[发明专利]一种基于细粒度用电数据的居民用电智能分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于细粒度用电数据的居民用电智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：提取居民用户细粒度辨识数据；

步骤2：基于已提取的居民家用电器辨识数据进行数据分析；

步骤3：基于数据分析结果，对居民用电行为进行诊断；

所述步骤2包括：

分析居民用电负荷和用电能耗的构成情况，由此获取电器高频次运行清单、电器高频次长时运行清单、电器高耗能运行清单和电器峰时高耗能运行清单；

所述步骤3包括：

诊断用户是否存在不良用电习惯：计算电器高频次运行清单中的电器长时运行指数K₁＝N₂/N₁，其中N₁为高频次运行电器数，N₂为高频次长时运行电器数，若运行指数K₁低于阈值E，则诊断为用户存在不良用电习惯；计算电器高耗能运行清单中的电器峰时运行指数K₂＝M₂/M₁，其中M₁为高耗能运行电器数，M₂为峰时高耗能运行电器数，若运行指数K₂低于阈值F，则诊断为用户存在不良用电习惯。

2.根据权利要求1所述的一种基于细粒度用电数据的居民用电智能分析方法，其特征在于，所述步骤1之前还包括：通过负荷辨识设备采集居民用户细粒度辨识数据，并与用户个人信息绑定，由此提取设备采集的细粒度辨识数据用于分析。

3.根据权利要求2所述的一种基于细粒度用电数据的居民用电智能分析方法，其特征在于，所述用户个人信息包括用户名、用电户号、电表资产号、用户地址。

4.根据权利要求1所述的一种基于细粒度用电数据的居民用电智能分析方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：

分析居民用电负荷的构成情况：根据分项负荷监测数据，构建电器运行详情清单，当分项电器日均运行次数超过阈值A，则将该电器运行数据放入电器高频次运行清单，当电器高频次运行清单内的分项电器日运行时长超过阈值B，则将该电器运行数据放入电器高频次长时运行清单；

分析居民用电能耗的构成情况：根据分项负荷监测数据，计算分项电器电费消耗，构建电器能耗详细清单，当分项电器能耗占比超过阈值C，则将该电器能耗数据放入电器高耗能运行清单，当电器高耗能运行清单内的分项电器峰时电费占比超过阈值D，则将该电器能耗数据放入电器峰时高耗能运行清单。

5.根据权利要求4所述的一种基于细粒度用电数据的居民用电智能分析方法，其特征在于，所述电器运行详情清单包括居民用户各分项电器的电器类型、开启时间、关断时间、运行时长、最大功率、累积电量，所述电器能耗详细清单包括居民用户各分项电器的电器类型、消耗电量、电量占比、峰时电量、谷时电量、峰时电费、谷时电费。

6.根据权利要求1所述的一种基于细粒度用电数据的居民用电智能分析方法，其特征在于，所述步骤2还包括：

诊断居民异常运行电器的使用情况：根据分项负荷监测数据，结合设定的电器异常运行判断条件，判断分项电器的异常情况，异常类型包括电器类型异常、电器使用异常、电器功率异常；

所述步骤3还包括：

诊断用户是否存在用电异常行为：当居民存在异常运行电器使用时，即诊断用户存在用电异常行为。

7.一种基于细粒度用电数据的居民用电智能分析系统，其特征在于，包括以下模块：

安装绑定模块，用于完成负荷辨识设备的安装绑定；

数据采集模块，通过绑定的负荷辨识设备进行居民用户细粒度辨识数据的提取；

数据分析模块，基于提取的细粒度辨识数据，分析居民用电负荷和用电能耗的构成情况，由此获取电器高频次运行清单、电器高频次长时运行清单、电器高耗能运行清单和电器峰时高耗能运行清单；

行为诊断模块，基于数据分析结果，结合居民用电行为诊断方法，对居民是否存在不良用电习惯进行诊断，并输出对居民用电的详细诊断信息。