[发明专利]基于电力数据分级赋权的小微企业复工率评估方法

权利要求书

1.基于电力数据分级赋权的小微企业复工率评估方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一，通过电力大数据平台获取企业的历史电量数值和企业信息数据；

步骤二，根据企业的历史电量数值的均值和企业信息数据对企业进行选择，通过多维度电量数据聚类分析的方式将符合设定条件的企业选出；

步骤三，以企业的历史电量数值为参数，按电力数据分级赋权的方式进行评估；

步骤四，将所有的评估结果进行显示；

在步骤三中，基于电力数据分级赋权的方式进行评估包括以下子步骤：

评估子步骤一，根据电力大数据平台提供的企业电力大数据，分析企业的用电特征，获取停工企业筛选条件；

评估子步骤二，根据筛选条件，筛选出停工企业，判定企业为停工企业的筛选条件下所示：

，

其中，一个计量周期由若干个分计量周期构成，

若企业用电数据，满足条件a，或者不满足条件a但分计量周期满足条件b的次数大于设定值，则判定该企业为完全停工；

若连续m个分计量周期满足条件b，判定该企业对停工率的贡献度为α,连续n个分计量周期满足条件b，判定该企业对停工率的贡献度为β，n＞m；

贡献度与该企业停工情况对目标区域内全部企业停工率的影响程度成正比，完全停工企业的贡献度为1；

评估子步骤三，根据下式计算目标区域内的企业复工率R：

，

上式中，k为贡献度为α的户数，q为贡献度为β的户数，e为计量周期内完全停工企业数，N为目标区域内符合设定条件的企业总数；

在显示地区的整体复工率时，设立有时间轴，在相同时间点下，显示当前或预测的地区的整体复工水平，在显示地区的整体复工水平时，通过设定颜色色相、明度和纯度参数进行区分，预测的地区的整体复工水平是根据当前复工企业用电的周期性来进行计算，将小微企业数据与大中型生产企业的数据以及能源大户的数据进行结合，从而进一步得出预测数据，电网企业根据对应的负荷情况，进行检修维护计划的安排；

在步骤一中，建立每一类的多维度电量数据中的初始电量数值集合R_o，R_o={P_1,1，P_1,2，…P_1,t，P_2,1，P_2,2，… P_2,t，… P_k,t }，P_k,t为k企业第t时间点的电量数值，t为复工后从低电量水平恢复后的时间维度表示，k为同一化后的企业编号，对电量数值集合R_o进行均值和/或中位数计算，以电量数值集合R_o为基础重构为前向差值电量数值集合R_e，R_e={ P_1,2-P_1,1，P_1,3-P_1,2，…P_1,t-P_1,t-1，P_2,2-P_2,1，P_2,3-P_2,2，… P_2,t-P_2,t-1，… P_k,t-P_k,t-1 }，对前向差值电量数值集合进行均值和/或中位数计算；

然后，人工设定有对应电量均值和/或电量中位数的偏差系数值，通过偏差系数值确定每一类的多维度电量数据中的电量数值的上限值MX_k,t；

选取所有符合P_k,t＜MX_k,t要求的企业，将所有符合要求的企业多维度电量数值与时间维度重新进行关联后形成后续使用的电量数值集合R_n，R_n={P_1,1，P_1,2，…P_1,t，P_2,1，P_2,2，…P_2,t，… P_n,t }，n≤k；

在步骤二中，多维度电量数据聚类分析的方式包括以下聚类子步骤：

聚类子步骤一，构建包括企业电量均值的层级和企业电量类型两个维度在内的企业多维度电量数据空间；

聚类子步骤二，在企业多维度电量数据空间内选定的K个典型企业确定为K个聚类的中心；

聚类子步骤三，计算每个企业的多维度电量数据与聚类中心的欧式距离，并根据欧式距离进行聚类；

聚类子步骤四，更新聚类中心，并重复聚类子步骤三步骤直到聚类中心的迭代次数满足设定要求，将最后聚类后的多维度电量数据供步骤三使用；

在评估子步骤一执行时，由以下方式对分计量周期进行确定：

分计量周期确定子步骤一，将电量数值集合R_n和前向差值电量数值集合R_e制成对应每个企业的电量拟合曲线f(P_k,t)和拟合差值曲线f(P_k,t-P_k,t-1)；

分计量周期确定子步骤二，若电量拟合曲线f(P_k,t)和拟合差值曲线f(P_k,t-P_k,t-1)随着时间稳定收敛的企业确定为稳定型企业，而电量拟合曲线f(P_k,t)和拟合差值曲线f(P_k,t-P_k,t-1)随着时间周期性波动的确定为周期型企业；

分计量周期确定子步骤三，对于周期型企业根据企业的电量的变化周期，将一个电量的变化周期确定为一个分计量周期，将至少三个分计量周期确定为一个计量周期，对于稳定型企业将至少一周确定为一个分计量周期，将至少三个分计量周期确定为一个计量周期。