一种基于智能推荐的居民用电需求响应方法，属于电力自动化需求响应研究领域。该方法采用K‑Means算法对居民用户的历史用电数据进行聚类，提取居民用电特征，针对特定的需求响应计划获取有参与潜力的目标用户群。将受电网运行状态以及新能源接入影响的一天中不同时段的电力看作具有灵活售价的电力产品，根据用电量的多少为目标用户对不同时段电力的喜爱程度进行模拟打分。采用基于物品的协同过滤算法为目标用户的用电兴趣进行建模，挖掘可能满足其用电兴趣与需求响应要求的的电力产品并推荐。本发明通过智能推荐的方法实现对参与需求响应的潜力用户群的准确定位以及参与双方的灵活互动，有效提高需求响应计划执行的实时性、导向性、交互性与完成率。
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来源：北方有色网
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