[发明专利]一种基于历史数据的公共建筑用电模式识别模型建立方法

说明书

本发明公开了一种基于历史数据的公共建筑用电模式识别模型建立方法，包括下列步骤：S1，对历史用电数据库中的缺失数据和超出阈值范围的数据用对应字段平均值进行替代，并根据用户历史小时最高用电负荷x和用户历史小时平均用电负荷y建立特征向量[x,y]，每个用户每个小时对应一个特征向量[x,y]；S2，对所有特征向量[x,y]进行K‑means聚类分析，找到每个特征向量对应的聚类中心，每个聚类中心对应一个用电模式；S3，根据基于CART算法的决策树，找到每个用电模式与其它用电模式的最优分裂属性以及最优分裂属性值，建立用电模式识别模型。

技术领域

本发明涉及一种基于历史数据的公共建筑用电模式识别模型建立方法。

背景技术

在经济全球化、全球变暖的大背景下，日益严重的能源形势得到了世界各地的高度重视。中国是世界上最大的发展中国家，近年来急剧增长的用电与资源相对短缺之间的矛盾严重制约了国家的发展。能源是经济社会发展的原动力，为了推动节能技术的进步，提高能源的利用效率，促进能源节约和优化用能结构，建设“资源节约型、环境友好型”两型社会，国家和各级省市政府相继出台了多项节能政策、法规，逐步形成具有中国特色的节能长效机制和管理体制。

在线监测企业的水、电、油、气、热等能源的生产和使用情况，准确把握同一行业单位产品的平均用电水平，是政府科学地制定行业节能减排目标的重要依据。通过对企业及公用建筑等用能单位进行用电监测和能效评估，既可以帮助用能单位查找出自身耗能方面的缺口，让其在节能减排中有的放矢，不为了达到国家的节能目标而地拉闸限电，又为政府管理部门核定节能效益提供科学依据。

工业用户及公共建筑的节能评估是一项复杂的系统工程，涉及国家节能相关法律、法规，行业节能设计标准，用能工艺、产品、设备选用，节能技术的适宜性等各个方面。除了一系列工程问题、技术问题之外，还包含管理决策等问题。在各个系统的节能评估和审查过程中，需要采用科学的评估方法进行分析。现行的主要评估方法包括标准对照法，类比工程分析法，专家经验判断法和单位面积指标法等。上述方法大都主观性较强，同时更侧重于从用能系统规划建设的角度进行分析，与其实际运行情况关联不大。目前应用的节能评估平台大都处于数据采集和统计展示的初级阶段，针对实时用能信息进行挖掘算法的研究工作开展不多。

随着我国节能评估平台的建设推广，将会收集大量的用电数据，如何快速有效地从中分析挖掘出有价值的信息，建立用电模式识别的模型，进而发现用能单位的节能潜力，提出有效节能建议，对于提高能源资源利用效率，保障社会的可持续发展具有重要意义。

随着大数据时代的到来和我国节能评估平台的建设推广，将会有海量的用电数据，方便利用数据挖掘技术，建立用电模式识别的模型，其针对性地提出节能方案。深入开展高耗能企业电力能效监测和评估工作，一方面管理部门可以完善电能管理体系，充分挖掘节能潜力，采取有针对性的节能对策和措施，推动企业的节能减排工作。另一方面企业也可以深入了解自身存在的用电问题，针对这些问题实施具体节能措施，进一步根据成本效益分析，做出未来的用能行为规划，以达到企业和社会双赢目标。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术的不足，提供一种基于历史数据的公共建筑用电模式识别模型建立方法，其对用户的用电模式进行聚类分析，对用户的用电模式进行分类，确定不同用电模式与其他用电模式进行区分的属性以及属性值，建立用电模式的识别模型，为后续对用户的用电异常进监测提供方便。

实现上述目的的一种技术方案是：一种基于历史数据的公共建筑用电模式识别模型建立方法，包括下列步骤：

S1，对历史用电数据库中的缺失数据和超出阈值范围的数据用对应字段平均值进行替代，并根据用户历史小时最高用电负荷x和用户历史小时平均用电负荷y建立特征向量[x,y]，每个用户每个小时对应一个特征向量[x,y]；

S2，对所有特征向量[x,y]进行K-means聚类分析，找到每个特征向量对应的聚类中心，每个聚类中心对应一个用电模式；