[發明專利]基于電力大數據的居民空置住戶識別方法及設備

在審

• 申請號: 202011487987.6
• 申請日: 2020-12-16
• 公開（公告）號: CN112488738A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發明（設計）人: 何清素;郝赫;王林信;靳丹;張小敏;余向前;杜曄;郭敬林;蔣梨花;劉遠;郭行;劉曉光;閆曉斌;程玉濤;趙園園;王一夢;楊仕博;陳佐虎;令杰
• 申請（專利權）人: 甘肅同興智能科技發展有限責任公司;北京國電通網絡技術有限公司;國網甘肅省電力公司;國網信息通信產業集團有限公司
• 主分類號: G06Q30/00
• 分類號: G06Q30/00;G06Q50/06
• 代理公司: 北京風雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 李翔

1.基于電力大數據的居民空置住戶識別方法，其特征在于，包括：

獲取住戶的日用電量數據，對獲取的數據進行剔除處理；

基于處理后的數據，計算住戶周用電量均值、月用電量均值和半年用電量均值；

基于處理后的數據，構建空置住戶識別模型，確定空置住戶識別模型的參數閾值；

將周用電量均值、月用電量均值和半年用電量均值依次輸入到空置住戶識別模型中進行居民空置住戶識別。

2.根據權利要求1所述的基于電力大數據的居民空置住戶識別方法，其特征在于，所述對獲取的數據進行剔除處理，包括：剔除數據中小于0的值和大于2500的值。

3.根據權利要求1所述的基于電力大數據的居民空置住戶識別方法，其特征在于，所述基于處理后的數據，構建空置住戶識別模型，確定空置住戶識別模型的參數閾值，包括：

基于處理后的數據，構建空置住戶識別模型，所述空置住戶識別模型含括如下參數：周平均用電量和周變異系數，所述周平均用電量包括閾值1和閾值3，所述周變異系數包括閾值2和閾值4；

計算住戶用電量的周平均用電量、周變異系數；

根據分位數法，取所有住戶的周平均用電量、周變異系數的A分位數；調整A的值，使小于周平均用電量且小于周變異系數的戶數占比≤5％；

此時A值對應的周用電量均值、周變異系數即分別為周用電量均值的閾值1、周變異系數的閾值2；

取所有住戶的周用電量均值的A分位數，周變異系數的2A分位數；調整A的值，使小于周用電量均值且小于周變異系數的戶數占比≤1％；

此時A值對應的周用電量均值、周變異系數即分別為周用電量均值的閾值3、周變異系數的閾值4。

4.根據權利要求1所述的基于電力大數據的居民空置住戶識別方法，其特征在于，所述將周用電量均值、月用電量均值和半年用電量均值依次輸入到空置住戶識別模型中進行居民空置住戶識別，包括：

將周用電量均值、月用電量均值和半年用電量均值依次輸入到空置住戶識別模型中，并與模型中的參數閾值進行比較；

當住戶周用電量均值滿足如下關系中的一個時，則輸出該住戶在這一周為空置：

(1)周用電量均值＜閾值1，

(2)周用電量均值≥閾值1且周變異系數＜閾值2，

(3)周變異系數≥閾值2且周用電量均值＜閾值3且周變異系數＜閾值4；

根據住戶一周空置情況，判斷住戶連續兩周空置情況，若住戶連續兩周空置，則判斷該住戶在這兩周為空置；

月空置、半年空置按上述方法依此類推。

5.根據權利要求1或3所述的基于電力大數據的居民空置住戶識別方法，其特征在于，所述確定空置住戶識別模型的參數閾值，包括：

參考各類型電器的功率及使用時間，設置多個空置住戶日用電水平閾值N；

計算并測試區域內住戶的空置情況，對空置住戶判定閾值進行分析確定。

6.根據權利要求5所述的基于電力大數據的居民空置住戶識別方法，其特征在于，所述各類型電器至少包括如下中的其中一種，收音機、省電燈泡、日光燈、40W燈泡、60W燈泡和冰箱。

7.根據權利要求3所述的基于電力大數據的居民空置住戶識別方法，其特征在于，所述周變異系數的計算公式如下：

周變異系數＝周用電量標準差/周用電量平均值。

8.一種裝置，其特征在于，用于執行權利要求1～7任一所述基于電力大數據的居民空置住戶識別方法，包括：

獲取、剔除數據模塊，用于獲取住戶的日用電量數據，對獲取的數據進行剔除處理；

數據計算模塊，用于基于處理后的數據，計算住戶周用電量均值、月用電量均值和半年用電量均值；

模型構建模塊，用于基于處理后的數據，構建空置住戶識別模型，確定空置住戶識別模型的參數閾值；

判斷輸出模塊，用于將周用電量均值、月用電量均值和半年用電量均值依次輸入到空置住戶識別模型中進行居民空置住戶識別。