[发明专利]一种面向时空维度的通用化负荷模型分析库构建方法

说明书

本发明涉及一种面向时空维度的通用化负荷模型分析库构建方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一，用电特征选择、噪声处理和用电行为的相关性分析；步骤二，基于并行化处理的用电特征分析系统，构建电网数据分析模型库；步骤三，将电网数据分析模型库与业务场景进行融合并优化，固化为通用化的负荷模型分析库。本发明对内可辅助业务人员更高效地完成工作，挽回因窃电、违约用电等带来的直接经济损失；对外可提升供电服务水平、扩大企业品牌影响力，是一种具有较高创新性的面向时空维度的通用化负荷模型分析库构建方法。

技术领域

本发明属于电力数据处理领域，涉及一种通用化负荷模型分析库构建方法，特别是一种面向时空维度的通用化负荷模型分析库构建方法。

背景技术

当前，新的信息技术手段的不断改进给企业的发展也带来了巨大的挑战，电力企业作为公用事业服务行业里至关重要的企业，需为广大用户提供更好更优质的用电服务，加快服务转型与升级。

但是，目前的技术缺乏对用电客户用电特征的分析，导致不能对客户差异化的用电需求进行预测，从而不能为用电客户提供差异化服务；另外，对于窃电、违约用电等行为也无法有效的识别，给国家造成经济损失。

发明内容

本发明的目的在于提供一种提高工作效率、提升电网服务质量、降低经济损失、易于实现的面向时空维度的通用化负荷模型分析库构建方法。

本发明解决其技术问题是通过以下技术方案实现的：

一种面向时空维度的通用化负荷模型分析库构建方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一，用电特征选择、噪声处理和用电行为的相关性分析；

步骤二，基于并行化处理的用电特征分析系统，构建电网数据分析模型库；

步骤三，将电网数据分析模型库与业务场景进行融合并优化，固化为通用化的负荷模型分析库。

而且，所述步骤一的具体分析方法为：

a，用电特征选择，以剔除不相关或冗余的特征：建立用电特征集，该用电特征集其中包含曲线类、统计类、空间类，根据完全搜索、启发式搜索、随机算法方法产生特征子集，并使用评价函数对特征子集进行评价，评价函数基于相关性、距离、信息增益、一致性指标，筛选出符合评价准则的特征子集，最后进行验证；

b，用电特征选择完成之后，进行噪声处理：首先对原始数据进行噪声检查，再通过典型噪声处理方法进行异常数据的处理，采用分箱、聚类、计算机和人工检查相结合以及回归的方法处理噪声数据；

c，用电行为相关性分析：首先从时间维度开展用电特征分析，其次，从空间维度开展用电特征分析。

而且，时间维度用电特征分析包括年、月、周、日、早、中、晚时间粒度的用电特征分析，以及节假日用电特征分析；空间维度用电特征分析包括从用户所在地理位置、楼宇、小区、街道、行政区、城市以及行业的角度开展特征分析。

而且，所述业务场景包括户变关系识别、串户串表识别、精准负荷控制、用户差异化服务、用户级负荷预测、窃电识别、违约用电识别、线损分析、新能源负荷分析以及用户缴费行为偏好分析。

本发明的优点和有益效果为：

本面向时空维度的通用化负荷模型分析库构建方法，通过负荷特征模型库构建，基于用采数据的负荷特性分析，精准刻画用电客户的用电特征，为典型电力应用场景提供分析服务，实现精准负荷控制、用户差异化服务、用户级负荷预测、窃电识别、违约用电等典型业务场景的示范应用，对内可辅助业务人员更高效地完成工作，挽回因窃电、违约用电等带来的直接经济损失；对外可提升供电服务水平、扩大企业品牌影响力。

附图说明

图1为本发明面向时空维度的通用化负荷模型分析库构建方法流程图；