[发明专利]一种基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法

说明书

本发明提供一种基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法，包括以下步骤：A、从疾控中心获取居家人员相关信息，包括居家人员姓名、居家时间段、家庭住址、电表户号、居家期间的每日最高气温和最低气温；B、对步骤A获取的居家人员相关信息，与用电信息采集系统中的用电台账信息进行匹配；C、根据步骤B匹配的台账信息，从用电信息采集系统中动态获取居家人员在居家时间段内的用电量数据；D、根据步骤C获取的居家人员的用电量数据，计算并判断居家人员的居家状态。本发明所提的基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法，可判断居家人员的居家状态，为常态化的疫情防控提供数据支撑。

技术领域

本发明涉及电力大数据应用技术领域，具体是一种基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法。

背景技术

申请号为202011430067.0的中国发明专利“基于电力大数据挖掘的住房空置率自适应研判方法及装置”，根据居民用户历史用电曲线，分析居民住房空置的用电特征指标，研判居民住宅状况。申请号为201811310268.X的中国发明专利“一种基于用电数据分析的住房空置率推算方法及系统”，根据每月用电量计算得到用户住房的总分，当住房的总分小于阈值时，认为该用户为空房用户。

现有技术所涉及的居家人员管理方法需要依赖定位装置，在居家人员家中安装上述装置不仅需要有较大资金投入，且需要得到居家人员的同意，难度较大。因此，需要研究不依赖定位装置或测温装置的居家人员居家状态判断方法。

通过分析用户历史用电数据发现，当用户居家时，在不考虑温度因素的影响下，由于其生活习惯基本固定，其日用电量波动非常小。居家人员居家状态异常时，如短期外出、长期外出等均会导致日用电量下降，出现较大的波动。将现有的基于电力大数据的住房空置率的分析方法用于判断居家人员居家状态时，只能判断长期外出情况(等同于房屋空置)，并不能判断短期外出情况。此外，现有的基于电力大数据的住房空置率计算方法，未考虑温度因素的影响。

发明内容

针对现有技术存在的上述不足，本发明提供一种基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法，考虑了温度因素的影响，可判断居家人员的居家异常状态(包括短期外出和长期外出情况)，为常态化的疫情防控提供数据支撑。

本发明采用的技术方案为：

一种基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法，包括以下步骤：

A、从疾控中心获取居家人员相关信息，包括居家人员姓名、居家时间段、家庭住址、电表户号，居家期间的每日最高气温和最低气温；

B、对步骤A获取的居家人员相关信息，与用电信息采集系统中的用电台账信息进行匹配；

C、根据步骤B匹配的台账信息，从用电信息采集系统中动态获取居家人员在居家时间段内的用电量数据；

D、根据步骤C获取的居家人员的用电量数据，计算并判断居家人员的居家状态。

进一步的，步骤B对步骤A获取的居家人员相关信息，通过居家人员姓名、家庭住址、电表户号与用电信息采集系统中的用电台账信息进行匹配，具体包括：

情况1：若某个居家人员所有信息均完整、正确，居家人员的电表户号在用电信息采集系统中可以查询到，则表示该居家人员的信息能与用电台账信息匹配，该居家人员将作为居家状态判断的对象。

情况2：若某个居家人员的电表户号缺失，则在用电信息采集系统中查询用户姓名及用户地址，若疾控中心提供的用户数据中的姓名及家庭住址与用电信息采集系统中的台账数据能匹配，记录用电信息采集系统的用户电表户号，供后续步骤使用。居家人员将作为居家状态判断的对象。

情况3：若某个居家人员的电表户号及住址均缺失，或疾控中心的用户数据与用电信息采集系统中的台账数据不能匹配，则该居家人员不作为居家状态判断的对象。