本书是在广东电网公司开展的“基于先进数据挖掘方法的多维度用户负荷特性研究”网级决策科技项目研究和开发工作的基础上编写而成。 本书比较详细地阐述了基于先进数据挖掘方法的负荷特性研究及应用，重点对数据清洗、多维度负荷特性分析方法、负荷特性库构建、负荷特性关键影响因素、负荷特性应用及负荷特性分析软件开发进行了介绍。在数据清洗方面，介绍了传统的数据预处理方法，并提出了先进的数据清洗与数据重建方法；在多维度负荷特性分析方法方面，主要从单一用户和细分行业两个维度提出了负荷曲线和负荷特征的分析方法；在负荷特性库构建方面，主要提出了行业画像的概念并介绍了其在报装工作中的应用；在负荷特性关键影响因素分析方面，重点介绍了影响负荷变化的重要因素及分析方法；在负荷特性应用方面，主要从业扩报装接入优化和用电负荷组合优化两个场景进行负荷特性应用的介绍；在负荷特性分析软件开发方面，则重点对多维度用户负荷特性分析模块开发的关键技术和功能设计进行了介绍。 本书既可作为从事配电网规划、负荷分析预测和市场营销等工作人员的工具书，又可作为各研究部门和高等院校师生的参考书。

前言
1 概述
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外负荷特性研究现状
1.3 传统负荷特性分析存在的问题
2 原始数据预处理
2.1 负荷曲线归一化
2.2 负荷数据清洗
2.3 基于GAN的数据超分辨率重建方法
3 多维度负荷特性分析方法
3.1 单一用户负荷特性分析方法
3.2 细分行业负荷特性分析方法
4 基于数据挖掘的多维度负荷特性库构建
4.1 用户画像及行业画像描绘
4.2 基于行业画像的用户负荷类型识别
4.3 新报装用户的负荷预想画像技术
5 影响用户负荷特性的关键因素
5.1 影响负荷变化的因素
5.2 影响负荷变化关键因素的分析方法
6 负荷特性应用场景
6.1 业扩报装接入优化
6.2 用电负荷组合优化
7 多维度用户负荷特性分析模块开发
7.1 功能结构
7.2 大数据分析
7.3 负荷特性分析
7.4 影响因素分析
7.5 业扩报装
7.6 电力优化组合
8 结语
参考文献