[發明專利]獲取用戶的用電特征、用電習慣及用電量預測值的方法及裝置

有效

• 申請號: 201910244178.3
• 申請日: 2019-03-28
• 公開（公告）號: CN110136024B
• 公開（公告）日: 2023-10-10
• 發明（設計）人: 林宏熾;石克強;何薇玲;肖正華
• 申請（專利權）人: 上海芯聯芯智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q50/06
• 分類號: G06Q50/06;G06F18/214;G06Q10/04
• 代理公司: 蘇州簡理知識產權代理有限公司 32371
• 代理人: 朱亦倩

本發明提供了一種獲取用戶的用電特征、用電習慣及用電量預測值的方法，所述方法包括：按時序采集用戶的用電特征影響因素信息；對按時序采集到的用電特征影響因素信息進行數據挖掘以獲取用戶的用電特征信息；對采集到的用戶的用電特征影響因素信息和獲取到的所述用戶的用電特征信息進行深度學習以獲得用戶的用電習慣信息及未來預定時間段內的用電量預測值；將用戶的用電特征信息、用電習慣信息及未來預定時間段的用電量預測值信息發送至遠端數據庫。本發明按時序采集用電特征影響因素信息，并對采集到的信息進行數據挖掘和深度學習，以獲得用戶的用電特征、用電習慣并對用戶的未來預定時間段的用電量進行合理預測。

技術領域

本發明涉及電力技術領域，特別是涉及一種獲取用戶用電規律及用電量預測值的方法及裝置。

背景技術

對用電用戶的用電特征(包括用電量、用電設備種類、用電設備規格等)、用電習慣進行準確識別并對用戶的未來用電量趨勢進行合理預測，可以幫助電力企業更好地了解各類用戶的個性化用電需求，為未來電網發展及電力政策的制定提供了數據支撐。

但是各用電用戶的用電特征多樣化對傳統的數據采集和數據分析提出了新的挑戰，如何采集到各類用戶的用電數據并從海量的用電數據中識別出其用電特征、用電習慣及未來用電量趨勢是目前亟待解決的問題。

發明內容

本發明的目的在于提供一種獲取用戶的用電特征、用電習慣及用電量預測值的方法，其能夠按時序采集用電特征影響因素信息，并對采集到的信息進行數據挖掘和深度學習，以獲得用戶的用電特征、用電習慣并對用戶的未來預定時間段的用電量進行合理預測。

為了實現上述目的，根據本發明的一個方面，本發明提供一種獲取用戶的用電特征、用電習慣及用電量預測值的方法，其包括：按時序采集用戶的用電特征影響因素信息；對按時序采集到的用電特征影響因素信息進行數據挖掘以獲取用戶的用電特征信息；對采集到的用戶的用電特征影響因素信息和獲取到的所述用戶的用電特征信息進行深度學習以獲得用戶的用電習慣信息及未來預定時間段內的用電量預測值；將用戶的用電特征信息、用電習慣信息及未來預定時間段的用電量預測值信息發送至遠端數據庫。

進一步的，所述用電特征影響因素信息包括用電量信息、環境溫度信息、環境濕度信息、環境氣壓信息、環境聲音信息、環境影像信息中的一種或幾種。

進一步的，所述用電特征信息包括用電設備的種類、用電設備的用電規格、用電設備的用電特性中的一種或幾種。

進一步的，所述深度學習包括有督促深度學習和/無督促深度學習。

進一步的，所述對按時序采集到的用電特征影響因素信息進行數據挖掘以獲取用戶的用電特征信息包括：將采集的用戶的用電特征影響因素信息進行模數轉換得到數字的用戶的用電特征影響因素信息數據；對數字的用戶的用電特征影響因素信息數據進行數據挖掘以獲取用戶的用電特征信息。

根據本發明的另一方面，本發明提供一種獲取用戶的用電特征、用電習慣及用電量預測值的裝置，其包括：信息采集單元，其被配置為按時序采集用戶的用電特征影響因素信息；用電特征獲取單元，其被配置為對按時序采集到的用電特征影響因素信息進行數據挖掘以獲取用戶的用電特征信息；用電習慣及用電量預測值獲取單元，其被配置為對采集到的用戶的用電特征影響因素信息和獲取到的所述用戶的用電特征信息進行深度學習以獲得用戶的用電習慣信息及未來預定時間段的用電量預測值；信息發送單元：將用戶的用電特征信息、用電習慣信息及未來預定時間段的用電量預測值信息發送至遠端數據庫。

進一步的，所述信息采集單元包括用電量采集單元、環境溫度采集單元、環境濕度采集單元、環境氣壓采集單元、環境聲音采集單元、環境影像采集單元中的一種或幾種，其中：所述用電量采集單元用于采集用戶的用電量信息，所述環境溫度采集單元用于采集環境溫度信息，所述環境濕度采集單元用于采集環境濕度信息，所述環境聲音采集單元用于采集環境聲音信息，所述環境影像采集單元用于采集環境影像信息。