来源：国家电网报2017-02-07

提前预测用电行为有效防范经营风险提前预测客户用电行为，有效防范供电企业经营风险，这是国网福建电力运用大数据挖掘技术开展客户用电行为分析的主要成效之一。...占彤平介绍，与传统的客户用电行为分析相比,基于大数据挖掘的客户用电行为分析能够提高客户行为分析的精确度，并实现对客户的用电行为进行定量化描述；与专业部门开展的分析相比，基于数据挖掘的客户用电行为，分析更加注重对客户用电风险的预测和大客户用电效益的挖掘

来源：国家电网报2017-01-17

此外，国网福建电力在国家电网公司系统内率先建立客户用电行为分析模型，通过大数据挖掘、聚类分析客户基本信息、用电量信息、业务办理信息等用电行为特征，区分不同属性和行为特征的客户群,对不同特征的大客户提出差异化服务策略

来源：北极星输配电网整理2017-01-14

研究内容：基于大数据分析实现群体用电行为精细化描述;研究需求侧资源动态响应特性及响应潜力评估技术，提出配用电侧信息模型和用户交互接口解决方案;结合智能用电接口标准研发适用于工商业用户及电动汽车的需求响应智能控制终端

来源：北极星输配电网2017-01-06

通过科学、合理、有效的价格信号，引导电网企业的经营行为和用户的用电行为。

来源：中国能源报2016-12-28

在输配电价改革之后，用电行为将受发电价格和输配电价引导。此时再以引导用户合理用电作为依据，执行额外的基本电费政策，显然难以令人信服。

来源：国家电网报2016-12-13

自5月份开始，该公司通过信息系统稽查和现场检查相结合方式，重点对9类窃电和8类违约用电行为对象大力开展反窃电及违约用电专项检查。

来源：供用电杂志2016-12-12

智能配用电大数据分析图延伸阅读：智能配电系统的发展机遇与挑战【观点】智能配电网的建设与发展(图)3.3.1 节电技术基于智能配用电大数据的节电技术包括典型电力用户用电特性聚类分析、电价、激励机制、用户用电行为...具体包括：①分布式电源、电动汽车充换(放)电等的用户个体、群体多时态数据的量值特征及规范化方法;②基于用户用电历史数据挖掘的用电预测模型与参数影响因素;③用电预测模型、参数与用户用电行为特征、用户社会经济特征等诸多因素的关联性

来源：国家电网报2016-12-09

同时，该课题提出了用户用电行为分析、节电、用电预测、配用电网架优化、错峰调度等业务的分析模型和算法。...目前，该课题实现了上海浦东新区范围示范运行，接入浦东地区226万用户数据和9个电力系统内外部业务数据源，具备了电力地图、用电查询、用户用电行为分析、用电预测等应用模块。

来源：北极星输配电网2016-11-30

，实现各类运检业务和生产指挥决策的智能化；在电网运行方面，通过精准的负荷预测，推动源网荷协调互动，积极消纳新能源，实现经济调度；在电力营销方面，贯通营配调各环节流程和数据，实现业扩全流程实时监控与用户用电行为精准分析

来源：北极星输配电网2016-11-30

，准确分析220万用户用电行为规律，实现配电台区、线路的微观用电预测，在大数据理论模型、平台研发、示范建设等方面成果突出。...11月份大数据平台开展营销、用采、pms等系统的数据接入工作，进行大客户用电行为及负荷特性分析、设备状态及故障量预测场景建设，验证大数据平台数据接入、场景分析等工作，同时开展对全业务数据中心分析域建设4

来源：国网上海市电力公司2016-11-29

，准确分析220万用户用电行为规律，实现配电台区、线路的微观用电预测，在大数据理论模型、平台研发、示范建设等方面成果突出。...实现系统服务响应时间小于3秒、数据存储设计容量1.3p、数据存储时间0.278秒，构建了贯通营配调以及外部信息的配用电大数据数据仓库和数据集市，掌握了多因素多层次关联、聚类等大数据核心算法，并可识别不同类型用户用电行为的时空特征

来源：国家电网报2016-11-22

11月份大数据平台开展营销、用采、pms等系统的数据接入工作，进行大客户用电行为及负荷特性分析、设备状态及故障量预测场景建设，验证大数据平台数据接入、场景分析等工作，同时开展对全业务数据中心分析域建设4

来源：国家电网报2016-11-22

在客户用电行为分析场景中，国网宁夏电力整合客户行为分析、负荷预测、防窃电等工作成果，形成客户用电行为分析场景。针对高压用户开展客户细分、负荷预测及特性分析，提高客户服务水平，减轻电网运行压力。

来源：北极星输配电网2016-11-09

分析不同电动汽车充电设施负荷行为的时间特征、地理特征、电量特征、功率特征等，为公司掌握电动汽车的负荷特性和储能应用潜力积累数据，为公司智能用电业务发展和做好配电网建设规划提供依据;分析不同电价对电动汽车充电设施客户用电行为的影响

来源：南方电网公司2016-11-07

因此，加快城中村配电网改造，规范城中村居民用电行为迫在眉睫。...可喜的是，供电企业积极行动，争取政府支持，在加大城中村配电网改造力度的同时，整改城中村长期存在的违建、私拉乱接等不规范用电行为，还城中村居民一个安全、可靠的用电环境。

来源：国家电网杂志2016-10-26

、风险程度等情况，将大客户细分为不同类型，分析其用电行为特征。...与此同时，国网天津电力建立客户用电行为特征数据挖掘库，抽取客户的用电信息数据，通过大客户价值细分模型，对客户基本信息、用电量、违章情况等 6方面的用电行为特征进行大数据挖掘、聚类分析，根据大客户的用电变化趋势

来源：三亚日报2016-10-22

供电企业在加大城中村配电网改造力度的同时，整改城中村长期存在的违建、私拉乱接等不规范用电行为，整体推进城中村配电网改造建设，还城中村居民一个安全、可靠的用电环境。

来源：iCreations2016-10-20

（3）商业投资选址辅助分析通过分析区域居民、商户等不同群体用电行为，结合区域电费缴纳、业扩报装、gis信息等多方面数据，建立不同类型商户与周边区域用电关联分析模型，评估建立商铺投资回报及区域服务能力，辅助分析商业投资选址

来源：国家电网报2016-10-18

在增值服务方面，国网冀北电力通过研究当前电力客户服务的现状，确定了业务调研的基本方向和框架，然后通过走访各地市客户服务中心、一线工作人员和各地市的具有典型用电行为特征的用电客户，如行业用电量大户、超容客户等...通过深入调研并邀请相关领域的专家召开多次研讨论证会后，我们在客户价值方面最终确认了两大类八小类共60个指标的客户价值的指标，从电力客户的资产财务状况、电力客户购电水平、客户用电行为、客户重要程度，到客户的信用状况

来源：国家电网报2016-09-27

项目组发现，客户的用电行为主要受到天气、日期、收入水平、地理位置等影响。以上海浦东为例，229万客户可以聚集成36类，其中比较典型的类别有早出晚归型、空置房型、季节敏感型等。...居民用电行为的细致聚类为丰富需求侧管理手段、探索需求响应的策略提供有力支撑。关于聚类，复旦大学的博士生周阳解释说：聚类是一个把数据对象划分成子集的过程。每一个子集的对象彼此相似。