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一种用户侧能源数据的挖掘与分析方法  
 【申请号】  CN201710298246.5  【申请日】  2017-04-30
 【公开号】  CN107153985A  【公开日】  2017-09-12
 【申请人】  国网江苏省电力公司常州供电公司;国网江苏省电力公司;国家电网公司  【地址】  213003 江苏省常州市天宁区局前街27号
 【共同申请人】  
 【发明人】  黄申茂;霍政界;朱元极;刘畅;陆建波
 【国际申请】    【国际公布】  
 【进入国家日期】  
 【专利代理机构】  常州市江海阳光知识产权代理有限公司 32214  【代理人】  陈晓君
 【分案原申请号】  
 【国省代码】  32
 【摘要】  本发明涉及一种用户侧能源数据的挖掘与分析方法,该方法通过数据库中的多能源用能数据信息,选择合适的分析工具、应用统计方法、事例推理、规则推理、模糊集等的数据处理方法,得出有用的分析信息。然后,将数据挖掘所得到分析信息以可视化的方式呈现给客户或供其他应用程序使用。同时,也可以通过上述数据处理分析得出用户用能行为,给客户合理规划资源使用提供科学依据。
 【主权项】  一种用户侧能源数据的挖掘与分析方法,其特征在于包括如下步骤:①从主站信息采集系统及自来水和燃气公司的业务系统的数据库中获得用户的用户侧能源数据;②按照用户侧能源数据的性质对步骤①得到的数据进行分类,分成三类:第一类为用电、水、气量数据;第二类为用户电、水、气表计异常数据;第三类为用户信誉度数据;第一类数据为用户用电、水、气量数据,反映的是用户的能源消耗使用情况;第二类数据为用户电、水、气表计异常数据,反映的是用户用能习惯是否正常;第三类数据为用户信誉度数据,反映的是用户是否按时缴纳电费、水费、气费,是否为诚信用户,是否存在窃电、水、气等恶意行为,用电、水、气合同履行情况;③对步骤②得到的三类数据进行进一步的划分,建立层次结构关系:“用户用电、水、气量数据”一共由6个指标组成,“用户电、水、气表计异常数据”一共由3个指标组成,“用户信誉度数据”由5个指标组成:第一类数据“用户用电、水、气量数据”包括“每月用电量”、“每日用电量”、“每月用水量”、“每日用水量”、“每月用气量”、“每日用气量”6个指标;第二类数据“用户电、水、气表计异常数据”包括“电压监测”、“电流监测”、“表计运行状态监测”、“阀门监测”4个指标;第三类数据“用户信誉度数据”包括“是否恶意拖欠电、水、气费”、“是否有窃电水气恶意行为”、“是否有违约用电水气行为”;④确定各指标的相互关系:根据步骤③得到的各个指标间的关联关系,确定指标间的相互影响,从而求出和实际业务匹配的评价体系;如每月用电量是由当月每日的用电量之和;如下关系表所示,其中*代表具有相关性:⑤确定指标重要程度,根据指标间的相互关系,确定各指标的重要程度:指标的重要程度由步骤④的关系表中与之相关的指标个数决定,0个相关的指标个数代表很不重要,1个相关的指标个数代表不重要,2个相关的指标个数代表一般,3个相关的指标个数代表重要,4个及以上的指标个数代表非常重要;⑥根据步骤⑤得到的指标重要程度确定指标的权重,按照重要程度分为5个等级,其中设定“非常重要”指标权重为5,“重要”指标权重为4,“一般”指标权重为3,“不重要”指标权重为2,“很不重要”指标权重为1;则w=[每月用电量、每日用电量、每月用水量、每日用水量、每月用气量、每日用气量、电压监测、电流监测、表计运行状态监测、阀门监测、是否拖欠电水气费、是否有窃电水气恶意行为、是否有违约用电水气行为]=[4、3、4、3、4、3、5、5、4、2、3、1、3],其中w代表各指标的权重;⑦对w进行归一化处理可得,获取每个指标在指标集中的归一权重值w1,为后续计算做准备:w1=[0.09524,0.07143,0.09524,0.07143,0.09524,0.07143,0.11905,0.11905,0.09524,0.04762,0.07143,0.02381,0.07143];⑧采用直接信号校正系数法修正各指标的权重,具体来讲包括如下步骤:1)为了消除指标间各单位不同和变异数据的影响,由定义指标组成的数据矩阵为自变量X,首先对自变量X进行标准化处理;2)假设各指标之间的权重都为1,由标准化处理后的自变量X乘以权重1,计算出因变量y;3)计算y在X上的线性空间投影:M=X((X′)#1)′y;4)计算X在M上的正交补空间上的投影:Z=X#MM′X;5)对ZZ′进行主成分分析,然后提取前f个需要正交处理的主成分得分矩阵Tf;6)计算权重矩阵Wf=X#1Tf;7)计算新的矩阵Tf,Tf=XWf;8)计算载荷矩阵Pf=X′Tf/(T′fTf);9)对X进行校正,过滤掉X中与y中正交的不相关的信息,得到新的自变量XDOSC,XDOSC=X#TfP′f;10)该新的自变量XDOSC与因变量y之间得到一个新的权重矩阵,即y=C*XDOSC,其中C定义为系数修正权重矩阵;⑨为了得到用户的用能灰色评价矩阵M,将步骤⑦得到的用户用能的指标通过专家基于用户用电情况进行审核评分,再运用灰色白化权函数计算灰色统计数,得到该用户的灰色评价矩阵M;⑩将灰色权重矩阵M与步骤⑧得到的直接信号校正系数法修正后的权重矩阵C相乘,得到新的权重矩阵N;计算评价结果:通过将⑦得到的每个指标在指标集中的归一权重值和⑩计算得到的权重矩阵N相乘,就可以得到每一个用户用能习惯的具体评分结果;按照评价结果对应评价关系表,可得出用户的用能习惯级别,从而相应的给用户不同的管理策略。
 【页数】  51
 【主分类号】  G06Q30/06
 【专利分类号】  G06Q30/06;G06Q50/06
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