[发明专利]关键用电行业识别方法和系统

权利要求书

1.一种关键用电行业识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取预设时间段内待测区域中的各个行业的用电量统计数据；

根据各个行业的用电量统计数据，运用聚类分析对各个行业进行用电分类，得到各个行业所属的用电行业类别；

根据所述用电量统计数据和用电行业类别计算出各个用电行业类别的用电量占比；

根据所述用电量统计数据和所述用电行业类别计算出各个用电行业类别的用电量波动对总用电量波动的影响值；

根据各个用电行业类别的所述用电量占比和所述影响值大小，判断所述用电行业类别所包含的行业是否关键用电行业；

根据所述用电量统计数据和所述用电行业类别计算出各个用电行业类别的用电量波动对总用电量波动的影响值的步骤包括：

按照以下方式计算每个用电行业类别中的各个行业移除前后所引起的方差变化的均值作为所述影响值：

其中，C为一个用电行业类别，i为该用电行业类别中的一个行业，Var_before为移除该行业i前总体用电量的方差，Var_after(i)为移除该行业i后总体用电量的方差，AVD为用电行业类别C的中的各个行业移除前后所引起的方差变化的均值；

根据各个用电行业类别的所述用电量占比和所述影响值大小，判断所述用电行业类别包含的行业是否关键用电行业的步骤进一步包括：

如果用电量占比大于预设占比的用电行业类别，与影响值大于预设影响阈值的用电行业类别相一致，则该用电行业类别包含的行业为关键用电行业；

如果用电量占比大于预设占比的用电行业类别，与影响值大于预设影响阈值的用电行业类别不一致，则返回对所述待测区域中的各个行业进行用电分类的步骤。

2.根据权利要求1所述的关键用电行业识别方法，其特征在于，运用聚类分析对各个行业进行用电分类，得到各个行业所属的用电行业类别的步骤包括：

随机设定数据集中的K个数据点作为初始聚类中心；其中，所述数据集包含若干个行业，每个行业的用电量统计数据序列有若干个数据点，每个数据点为预设时间段内的用电量统计数据；

计算所述数据集中的每个数据点与各个聚类中心的欧几里得距离；

将每个数据点归入与其距离最近的类别；

计算每个分类中心各个数据点的均值作为新的聚类中心；

判断数据点的类别划分是否发生变化，如果是，则输出聚类结果；否则，返回计算数据集中的每个数据点与各个聚类中心的欧几里得距离的步骤。

3.根据权利要求2所述的关键用电行业识别方法，其特征在于，计算数据集中的每个数据点与各个聚类中心的欧几里得距离的步骤包括：

计算各类别中的数据点到其聚类中心u_k的距离平方和：

其中，所述数据集包含n个行业，每个行业的用电量统计数据序列有d个数据点，每个数据点为预设时间段内的用电量统计数据，所述数据集表示为X＝{x₁,x₂,…,x_i,…x_n}，其中，将行业划分为C＝{c₁,c₂,…,c_k,…,c_K}，c_k为代表一个类别，每个类别都有一个中心u_k，该中心为类别内各数据点的平均值。

4.根据权利要求2所述的关键用电行业识别方法，其特征在于，计算数据集中的每个数据点与各个聚类中心的欧几里得距离的步骤包括：

计算组间距离平方和与总体距离平方和的比值BSS/TSS；

其中，所述数据集包含n个行业，每个行业的用电量统计数据序列有d个数据点，每个数据点为预设时间段内的用电量统计数据，所述数据集表示为X＝{x₁,x₂,…,x_i,…x_n}，其中，将行业划分为C＝{c₁,c₂,…,c_k,…,c_K}，c_k为代表一个类别，每个类别都有一个中心u_k，该中心为类别内各对象的平均值。