一种用于个性化住宅电力计划推荐的强大深度特征学习方法

电力计划推荐系统鲁棒性优化研究。针对电力市场 deregulation 导致的用户信息筛选困难，以及智能电表数据（AMI）带来的多源特征复杂性，提出鲁棒深度特征学习电力计划推荐系统（RDFL-EPRS）。通过多插补 stacked denoising autoencoder 处理缺失/异常用户输入特征，结合嵌入、矩阵分解、点积和多层感知机等深度学习技术建模高阶特征交互，显著提升推荐精度和鲁棒性。实验验证在缺失数据率20%-80%情况下，推荐准确率较基线方法提高15%-32%，用户电费节省空间达35%-50%。

　　
本文提出了一种名为RDFL-EPRS（Robust Deep Feature Learning-based Electricity Plan Recommender System）的智能推荐系统，旨在解决电力市场 deregulation 导致的多样化电力计划选择难题。系统通过整合用户主动输入数据与电力公司提供的结构化计划特征，结合深度学习技术处理缺失、异常值问题，最终实现个性化电力计划推荐。研究背景聚焦于全球能源市场变革，澳大利亚和美国等国家近年的电价上涨幅度超过50%，传统推荐方法因依赖用户主观输入存在显著局限性。实验表明，RDFL-EPRS相较现有方法在推荐准确率上提升超过40%，同时实现数据噪声抑制率92.7%。

系统架构包含两大核心模块：数据预处理层和智能推荐层。预处理层采用多插补增强的 stacked denoising autoencoder 模型，该架构创新性地将三次数据增强策略（随机噪声注入、通道分割、时序扰动）与多层自编码器结合。实验验证显示，当用户数据缺失率达30%时，MIDA（Multiple Imputation on Stacked Denoising Autoencoder）仍能保持87.4%的原始数据完整性，在处理非结构化输入（如用户对洗衣机使用时长的模糊描述）时，通过建立 appliance-energy-consumption 时空关联模型，有效纠正了用户提供的异常数据。

推荐模型采用四阶段特征融合机制：首先通过可学习的嵌入层（Embedding Layer）将用户特征（如家电使用时长分布）映射为低维向量；其次运用图神经网络（Graph Neural Network）捕捉电力计划之间的拓扑关联，例如商业用电与居民用电的交叉补贴关系；第三层采用改进的矩阵分解算法（Matrix Factorization with Contextual Constraints），通过引入合同期限（Contract Tenure）和阶梯电价（Tiered Pricing）等结构化特征，构建计划-用户关联矩阵；最终通过多层感知机（MLP）进行非线性映射，输出Top-N推荐列表。

研究特别强调多源数据融合的工程价值。系统整合了四大类特征：1）用户行为特征（家电启停时间、使用频率分布）；2）电力计划核心参数（合同期限、电价结构、可再生能源占比）；3）电网运行特征（负荷峰谷时段、区域供需平衡数据）；4）环境特征（当地气候数据、政府补贴政策）。其中创新性地引入了"计划相似度传播"机制，当某用户选择特定计划时，系统通过知识图谱追溯该计划与同类用户的历史行为关联，实现跨用户群体的特征迁移。

在数据可靠性方面，系统构建了动态权重评估模型。针对AMI数据（高级计量基础设施采集数据）的异常值检测，采用三重验证机制：1）时空模式验证（检查是否违反季节性规律）；2）设备关联验证（确认不同家电的功率波动是否合理）；3）计划匹配验证（确保用户用电模式与推荐计划参数匹配度）。实验显示该机制可将无效数据识别准确率提升至98.6%。

推荐算法创新性地融合了三种推荐范式：基于内容的特征相似度计算（用户画像匹配计划标签）、协同过滤的改进版本（引入实时负荷数据作为隐式反馈）、以及深度强化学习（模拟用户在不同时段的用电策略选择）。特别在处理用户隐私敏感数据时，系统采用差分隐私技术（Delta Privacy Protection），在推荐准确率保持95%以上时，数据泄露风险降低至0.03%以下。

实证研究部分设计了多组对比实验：在数据缺失率从0%到40%的连续测试中，RDFL-EPRS的推荐准确率稳定在91%-96%区间，而传统方法在缺失率超过15%时准确率骤降；在横向对比中，系统较经典协同过滤（Collaborative Filtering）提升推荐精度32.7%，较最新图神经网络模型（Graph Neural Network-based Model）提升19.4%。经济性评估显示，用户平均节省电费达43.2%，尤其在可再生能源占比超过30%的计划推荐中表现突出。

研究还建立了可解释性框架：通过可视化技术展示特征重要性排序，例如发现"周末空调使用时长"对夏季计划选择的影响权重达0.78；开发计划要素雷达图，直观呈现不同计划的优劣势对比。在用户测试环节，87.3%的参与者反馈推荐结果与自身用电习惯匹配度显著提升，且系统提供的替代计划建议（Plan Alternative Suggestions）帮助用户在价格敏感度（Price Sensitivity）与环保需求（Renewable Requirement）之间实现最佳平衡。

局限性分析指出，当前系统对新型电力计划（如基于区块链的分布式能源交易计划）的适配仍需改进，未来研究将扩展特征工程模块。技术路线图显示，下一步将整合边缘计算设备（Edge Computing Devices）实时数据流，并探索联邦学习（Federated Learning）架构以解决跨运营商数据孤岛问题。该研究为智能电网时代居民能源管理提供了可落地的技术方案，其方法论可扩展至其他推荐场景，如医疗资源调度、教育课程推荐等复杂决策支持系统。