[發(fā)明專利]一種低壓臺區(qū)戶變關(guān)系識別方法和系統(tǒng)

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201811038149.3
• 申請日: 2018-09-06
• 公開（公告）號: CN109344144A
• 公開（公告）日: 2019-02-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 葛得輝;黃昌寶;李云峰;鄭英剛
• 申請（專利權(quán)）人: 葛得輝;中能瑞通（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215;G06F16/332
• 代理公司: 北京知呱呱知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11577
• 代理人: 武媛;呂學(xué)文

1.一種低壓臺區(qū)戶變關(guān)系識別方法，其特征在于，包括：

從用戶信息采集系統(tǒng)中獲取至少包括檔案數(shù)據(jù)、電壓數(shù)據(jù)和電流數(shù)據(jù)中的一項或多項的源數(shù)據(jù)；

對所述源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，得到清洗后數(shù)據(jù)；

從所述清洗后數(shù)據(jù)中獲取能夠表征戶變關(guān)系的用電地址數(shù)據(jù)和電壓數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述用電地址數(shù)據(jù)和所述電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行臺區(qū)識別，得到相應(yīng)的識別結(jié)果；

對得到各識別結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，

所述檔案數(shù)據(jù)至少包括以下一項：

表計或用戶的臺區(qū)編號、用電地址；或者，

所述電壓數(shù)據(jù)為最近更新時間的每天96點電壓曲線數(shù)據(jù)；或者，

所述電流數(shù)據(jù)為最新更新時間的每天96點電流曲線數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗具體包括：

對所述源數(shù)據(jù)的缺失值進(jìn)行缺失值補(bǔ)全；或者，

若所述電壓數(shù)據(jù)或所述電流數(shù)據(jù)產(chǎn)生異常，則對所述源數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值處理；或者，

若所述源數(shù)據(jù)中有重復(fù)數(shù)據(jù)，則對所述源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)去重的處理。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述對所述源數(shù)據(jù)的缺失值進(jìn)行缺失值補(bǔ)全具體包括：

若缺失值為所述源數(shù)據(jù)的重要數(shù)據(jù)，則對該缺失值進(jìn)行補(bǔ)全；或者，

對于所述源數(shù)據(jù)中的運行數(shù)據(jù)通過相鄰值和/或臨近天同時刻的數(shù)值進(jìn)行補(bǔ)全；或者，

若所述源數(shù)據(jù)對應(yīng)的缺失數(shù)據(jù)為一天的全部缺失數(shù)據(jù)，則對該缺失數(shù)據(jù)不進(jìn)行補(bǔ)全；或者，

若所述源數(shù)據(jù)對應(yīng)的缺失數(shù)據(jù)為檔案信息缺失數(shù)據(jù)，則通過人工核對的方式進(jìn)行補(bǔ)全。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述用電地址數(shù)據(jù)和所述電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行臺區(qū)識別分析具體包括：

根據(jù)所述用電地址數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的用電地址識別；

根據(jù)所述電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行臺區(qū)識別。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述用電地址數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的用電地址識別具體包括：

選取所述檔案數(shù)據(jù)中的用電地址；

對所述用電地址對應(yīng)的文本進(jìn)行文本分詞處理，得到相應(yīng)的各切分詞語；

基于各切分詞語，構(gòu)建相應(yīng)的詞向量空間；

統(tǒng)計文本詞頻，選取詞作為特征項，權(quán)重用詞頻表示，通過TF-IDF算法來計算權(quán)重值，TF為詞頻，IDF為一個詞在各文本中出現(xiàn)的頻率；

將各文本轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的向量形式，并通過分類器對各向量形式的各文本進(jìn)行分類。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，

所述對所述用電地址對應(yīng)的文本進(jìn)行文本分詞處理，得到相應(yīng)的各切分詞語具體包括：

若所述用電地址對應(yīng)的文本為收錄到詞典的詞語，則基于詞典的詞語進(jìn)行分類，按照正向匹配法進(jìn)行文本分詞處理，得到相應(yīng)的各切分詞語；

若所述用電地址對應(yīng)的文本為未被詞典收錄的詞語，則基于預(yù)設(shè)的的統(tǒng)計語言模型進(jìn)行文本分詞處理，得到相應(yīng)的各切分詞語；或者，

所述分類器采用K-近鄰算法進(jìn)行分類，所述K-近鄰算法是指給定當(dāng)前測試文本，系統(tǒng)在訓(xùn)練集中查找離該測試文本最近的K個文本，并根據(jù)所述K個文本的類別判斷當(dāng)前測試文本的類別。