[發明專利]一種基于用電情況大數據的數據聚類分析方法

在審

• 申請號: 202110934458.4
• 申請日: 2021-08-16
• 公開（公告）號: CN113723671A
• 公開（公告）日: 2021-11-30
• 發明（設計）人: 謝洪潮;武明虎;張曉星;姜久春
• 申請（專利權）人: 盛隆電氣集團有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06K9/62;G06F16/2458;G06Q50/06
• 代理公司: 北京市領專知識產權代理有限公司 11590
• 代理人: 宗亞娟

本發明公開一種基于用電情況大數據的數據聚類分析方法，包括以下步驟：大數據采集、無用數據篩除、有用數據存儲、數據樣本聚類、聚合類數據對比和分析結論輸出；本發明通過對用戶用電數據進行大數據采集，使數據采集來源更為豐富，有助于對用戶進行差異化分析，同時提高了數據挖掘效率，通過將大數據集進行合理有效的過濾，從而降低了數據誤差，使用電情況的分析結果更為精確，同時通過對存在異常用電行為的用戶進行監測預警，從而使電力系統的安全性得到提高，通過對用電數據進行動態分配，提高了數據的讀取和存儲效率，并通過對用電數據進行聚類計算分析，使用戶用電情況得到精確有效的分析和預測。

技術領域

本發明涉及電力系統數據分析技術領域，尤其涉及一種基于用電情況大數據的數據聚類分析方法。

背景技術

隨著傳感技術、自動化控制技術、通信網絡技術、分布式存儲技術、大數據分析和人工智能技術的發展，以及社會經濟和環境需求的巨大推動，電網也將真正實現與互聯網的深度融合，發展“智能電網”是電力行業的必然發展趨勢，電力系統規模日趨增大，電網結構日益復雜，系統故障引發后果越發嚴重國內外多次大停電事故造成了巨大的經濟損失和惡劣的社會影響，新一輪的用電增長引發的問題和矛盾嚴重威脅到電力系統的安全運營，目前居民用戶、商業用戶和工業用戶是主要的用電群體，而隨著智能電網技術的快速發展，電網信息化程度不斷提高，用戶用電數據也飛速增長；

目前，由于用電用戶分布范圍廣、用電數據量大，導致對電力系統的用電數據分析變得尤為重要，精準有效的用電數據分析可以給電力系統的管理帶來質的飛躍，而傳統的用電情況分析方法大都不夠精準有效，主要原因使數據挖掘效率低，針對海量的用電數據無能為力，且不能對采集的數據中的無效數據進行篩除并對異常數據進行監測預警，從而使分析結果存在較大的誤差，另外傳統的分析方法對數據的存儲和讀取效率也較低，最后導致不能對用戶的用電情況進行準確有效的分析和預測，一定程度上對電力系統的發展帶來了阻礙，因此，本發明提出一種基于用電情況大數據的數據聚類分析方法以解決現有技術中存在的問題。

發明內容

針對上述問題，本發明的目的在于提出一種基于用電情況大數據的數據聚類分析方法，該方法通過對用戶用電數據進行大數據采集，使數據采集來源更為豐富，有助于對用戶進行差異化分析，同時提高了數據挖掘效率，通過將大數據集進行合理有效的過濾，從而降低了數據誤差，使用電情況的分析結果更為精確。

為了實現本發明的目的，本發明通過以下技術方案實現：一種基于用電情況大數據的數據聚類分析方法，包括以下步驟：

步驟一：大數據采集

選擇規定區域內所有用電用戶作為采集對象，先對作為采集對象的用電用戶的檔案信息數據進行采集，再選定一個歷史時間區間，并對該部分用電用戶在該歷史時間區間的用電數據進行信息采集，同時利用電流傳感器和電壓傳感器對用戶的實時用電數據進行實時監測，所述電流傳感器和電壓傳感器預設在用電用戶的電表內，然后將用電用戶的檔案信息數據和歷史用電數據進行匯總，得到由所有用電用戶的檔案信息數據和歷史用電數據組成的大數據集；

步驟二：無用數據篩除

根據步驟一，先對大數據集中的無用用電數據進行篩除，所述無用用電數據為無功率變化的用電數據，接著確定用電用戶的理論上的標準用電數據值，再將大數據集中的用電用戶歷史用電數據與用電用戶標準用電數據進行比較，其中與用電用戶標準用電數據差距超過標準值的作為異常用電行為數據，與用電用戶標準用電數據差距在標準值內的作為有用用電數據，并對得到的異常用電行為進行篩選標記，對得到的有用用電數據進行保留；

步驟三：有用數據存儲

根據步驟二，先將保留下來的有用用電數據備份為兩組以上的數據副本，接著利用負載均衡機制將與數據副本數量匹配的存儲任務動態分發至不同的數據存儲節點上，然后將利用不同的數據存儲節點對對應的數據副本進行動態存儲，得到用電用戶的用電數據樣本；

步驟四：數據樣本聚類