[发明专利]一种用户用电数据的处理方法、系统及计算机可读介质

说明书

本发明提供一种用户用电数据的处理方法、系统和计算机可读介质，其中，该方法包括如下步骤：以周为单位，采集用户每天的电量数据，连续采集设定次数个单位；计算相同时间点的电量数据的平均值和离散系数；判断所述离散系数是否大于设定的离散系数阈值，若大于所述离散系数阈值，则对所述离散系数对应的相同时间点的电量数据进行优化，根据优化后的电量数据计算相同时间点的电量数据的优化平均值；根据所述优化平均值获得用户典型电量曲线。该方法提升了用户典型电量曲线的准确度，在一定程度上为企业的用户画像提供了更加合理科学的数据支撑。

技术领域

本发明涉及电力数据处理技术领域，尤其涉及一种用户用电数据的处理方法、系统及计算机可读介质。

背景技术

随着国家能源产业结构的调整与升级、城市化进程的推进、电力市场化改革的深入深化，我国工商企业的用电需求、用电结构、用电策略都有了新的调整，提升能源效率、降低用能成本已成为企业发展关注的焦点，购售电、节能、代运代维等众多综合能源服务正在广泛的被大众接受与应用。综合能源服务公司需要精准、高效的对客户用电曲线进行总体了解与把握，以便快速进行差异化综合能源服务方案的量身定制，传统的电量分析一般采用平均电量曲线、电量累计曲线等简单方式，无法直观准确的体现用户总体用电的特征。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种用户用电数据的处理方法、系统及计算机可读介质，以提升用户典型电量曲线的准确度。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种用户用电数据的处理方法，包括如下步骤：

以周为单位，采集用户每天的电量数据，连续采集设定次数个单位；

计算相同时间点的电量数据的平均值和离散系数；

判断所述离散系数是否大于设定的离散系数阈值，若大于所述离散系数阈值，则对所述离散系数对应的相同时间点的电量数据进行优化，根据优化后的电量数据计算相同时间点的电量数据的优化平均值；

根据所述优化平均值获得用户典型电量曲线。

进一步地，所述计算相同时间点的电量数据的平均值和离散系数具体包括：

将所述设定次数个周一电量数据构成第一电量数据组，根据所述第一电量数据组计算对应的第一平均值和第一离散系数；

将所述设定次数个周二电量数据构成第二电量数据组，根据所述第二电量数据组计算对应的第二平均值和第二离散系数；

将所述设定次数个周三电量数据构成第三电量数据组，根据所述第三电量数据组计算对应的第三平均值和第三离散系数；

将所述设定次数个周四电量数据构成第四电量数据组，根据所述第四电量数据组计算对应的第四平均值和第四离散系数；

将所述设定次数个周五电量数据构成第五电量数据组，根据所述第五电量数据组计算对应的第五平均值和第五离散系数；

将所述设定次数个周六电量数据构成第六电量数据组，根据所述第六电量数据组计算对应的第六平均值和第六离散系数；

将所述设定次数个周日电量数据构成第七电量数据组，根据所述第七电量数据组计算对应的第七平均值和第七离散系数。

进一步地，所述判断所述离散系数是否大于设定的离散系数阈值，若大于所述离散系数阈值，则对所述离散系数对应的相同时间点的电量数据进行优化，根据优化后的电量数据计算相同时间点的电量数据的优化平均值具体包括：

将每一离散系数与设定的离散系数阈值进行比较，获得离散系数大于所述离散系数阈值的离散系数对应的电量数据组；

计算离散系数大于所述离散系数阈值的离散系数对应的电量数据组中的每一用户电量数据与平均电量之间的距离值；获得每一离散系数中的最大距离值；