IRMAC：面向智能电网应用的二分类可解释精炼基元方法

现代电力系统正因可再生能源渗透率提升与供热系统电气化而面临高不确定性的挑战。在这一范式转变中，理解电力用户需求对零售商、聚合商与政策制定者至关重要。然而，由于隐私顾虑与严格监管，户级表后（BTM）设备与电器对其他利益相关方未知。本文中，我们利用来自公用事业电表的导入/购买能源数据，基于用户的BTM设备（主要为屋顶光伏（PV）系统与电采暖）来识别居民消费者。为以可解释、快速、安全且可维护的方案解决该问题，我们提出一种称为可解释精炼基元与二分类（IRMAC）的集成方法。所提方法包含一种新颖的基于形状的pattern提取技术——精炼基元（RM）发现，以及单神经元分类器。第一部分从长时间序列中提取子模式，考虑出现频率、平均相异度与时间动态，同时以标注距离强调特定时刻。第二部分以线性复杂度识别用户类型，并保持算法透明性。利用来自澳大利亚与丹麦的真实数据，所提方法在识别光伏拥有者与电采暖系统用户中得到测试与验证。