[發明專利]用戶用電行為的分析方法及系統

在審

• 申請號: 201810582402.5
• 申請日: 2018-06-07
• 公開（公告）號: CN108776939A
• 公開（公告）日: 2018-11-09
• 發明（設計）人: 常悅;馬玉鑫;曹超
• 申請（專利權）人: 上海電氣分布式能源科技有限公司
• 主分類號: G06Q50/06
• 分類號: G06Q50/06;G06K9/62
• 代理公司: 上海弼興律師事務所 31283
• 代理人: 薛琦;李夢男

1.一種用戶用電行為的分析方法，其特征在于，所述分析方法包括以下步驟：

S₁、獲取用電數據；

S₂、根據所述用電數據提取用電行為特征指標；

S₃、根據所述用電行為特征指標分析用戶類型；

S₄、根據所述用電行為特征指標和所述用戶類型確定用戶行為特征。

2.如權利要求1所述的用戶用電行為的分析方法，其特征在于，步驟S₂之前，所述分析方法還包括：

對所述用電數據進行清洗以及格式化處理。

3.如權利要求1所述的用戶用電行為的分析方法，其特征在于，所述用電行為特征指標包括以下一種或幾種指標：

日用電量、日最大負荷、日最小負荷、日平均負荷、日平均負荷率、峰平谷用電量、峰平谷平均負荷、峰谷差、峰谷差率、分時負荷、早中晚負荷率、夜間負荷率、用電高峰時間、用電高峰時長、負荷上升時間、負荷下降時間、工作時段平均負荷和負荷曲線。

4.如權利要求1所述的用戶用電行為的分析方法，其特征在于，S₄具體包括：

針對不同的用戶類型選取第一目標用電行為特征指標，并對所述第一目標用電行為特征指標進行降維處理得到特征向量；

對所述特征向量進行聚類，并根據聚類結果確定所述用戶行為特征。

5.如權利要求4所述的用戶用電行為的分析方法，其特征在于，對所述特征向量進行聚類的步驟之后，所述分析方法還包括：

計算目標特征向量與同簇中的其他特征向量的第一平均距離，以及與其他簇中的特征向量的第二平均距離；

根據以下公式計算所述目標特征向量的輪廓系數：

其中，i表征所述目標特征向量；s(i)表征所述輪廓系數；a(i)表征所述第一平均距離；b(i)表征所述第二平均距離；

根據所述輪廓系數修改所述聚類結果。

6.如權利要求1所述的用戶用電行為的分析方法，其特征在于，步驟S₃具體包括：

預設所述用戶類型與匹配條件的對應關系；

選取第二目標用電行為特征指標，并將所述第二目標用電行為特征指標與所述匹配條件進行匹配；

根據匹配結果確定所述用戶類型。

7.如權利要求1-6中任意一項所述的用戶用電行為的分析方法，其特征在于，步驟S₁還包括：

獲取環境參數；

所述分析方法還包括：

根據所述環境參數和所述用戶行為特征生成用電建議信息和/或微電網的能量調度策略。

8.一種用戶用電行為的分析系統，其特征在于，所述分析系統包括：

數據采集模塊，用于獲取用電數據；

特征提取模塊，用于根據所述用電數據提取用電行為特征指標；

分析模塊，用于根據所述用電行為特征指標分析用戶類型；

行為特征確定模塊，用于根據所述用電行為特征指標和所述用戶類型確定用戶行為特征。

9.如權利要求8所述的用戶用電行為的分析系統，其特征在于，所述分析系統還包括：

處理模塊，用于對所述用電數據進行清洗以及格式化處理。

10.如權利要求8所述的用戶用電行為的分析系統，其特征在于，所述用電行為特征指標包括以下一種或幾種指標：

日用電量、日最大負荷、日最小負荷、日平均負荷、日平均負荷率、峰平谷用電量、峰平谷平均負荷、峰谷差、峰谷差率、分時負荷、早中晚負荷率、夜間負荷率、用電高峰時間、用電高峰時長、負荷上升時間、負荷下降時間、工作時段平均負荷和負荷曲線。