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引文信息
陈曦鸣，杨强，郑抗震，等．基于用电特性分析的充电桩电价执行异常识别方法[J]．电力信息与通信技术，2024，22(7)：53-58．
CHEN Ximing，YANG Qiang，ZHENG Kangzhen，et al．Method for identifying abnormal electricity price execution in charging stations based on electricity consumption characteristics analysis[J]．Electric Power Information and Communication Technology，2024，22(7)：53-58(in Chinese)．
01
研究背景
在国家双碳目标的推动下，新能源电动汽车普及率加快，充换电设施建设大力推进。为了鼓励居民使用电动汽车，电动汽车充电电价设定较低，所以充电桩用户高价转接、擅自更改用电类别等违约用电行为并不少见。因此，有必要定期开展充电桩执行电价异常稽查活动，查处违约行为，挽回经济损失，恢复正常的供电秩序。
02
主要创新点
1）本文围绕用户在台账属性、负荷波动、用电量波动等行为上的共性特征，构建充电桩用户用电特征库。如图1所示，充电桩的日、峰、平、谷电量序列表现出间断用电特性和波动性，在峰、平、谷负荷阶段尤其显著。
图1 某充电桩用户日、峰、平、谷电量用电序列
充电桩用户违约电价行为危害供用电安全，扰乱正常的供用电秩序，定期开展违约稽查活动很有必要。根据充电桩用户台账属性、用电量序列、峰平谷用电量等行为数据，构建了表征负荷集中趋势、波动趋势、连续性、相关性等多方面的特征指标，采用互信息算法选择有效的特征指标，使用主成分分析降低特征的相关性，构建基于KNN算法的充电桩执行电价分类模型，在实例分析模块，对比查准率、查全率、F1值、ROC曲线、AUC值等多个评估指标，验证了该模型识别违约用户的有效性。
作者介绍
陈曦鸣
陈曦鸣(1963)，男，高级工程师，从事新型电力系统建设、电力市场营销工作。
杨强(1978)，男，高级工程师，从事电力市场营销、电力信息化工作。
郑抗震(1976)，男，高级工程师，从事电网大数据、人工智能应用工作。
张静(1987)，女，高级工程师，通信作者，从事电力营销数据分析、机器学习工作，jingzh1036@163.com。
刘辉舟(1985)，高级工程师，从事电力营销大数据管理工作。
倪妍妍(1989)，女，工程师，从事电力营销大数据管理工作。
张文(1973)，男，高级工程师，从事电力市场营销、电力信息化工作。
陈雁(1981)，女，高级工程师，从事电网大数据、人工智能应用工作。
李国强(1982)，男，工程师，从事电力市场营销、电力信息化工作。
