[发明专利]一种电力营销数据异常识别方法

说明书

本发明公开了一种电力营销数据异常识别方法，包括以下步骤：S01：构建统一的数据平台；S02：构建孤立森林模型；S03：基于构建的孤立森林模型完成异常数据识别检测；S04：提取异常数据的特征；S05：异常数据的识别及输出，该方法通过对实时采集的电力营销数据进行分析，能够及时发现异常数据，并对异常数据进行更正和补救，优化系统，该发明实用性强，使用方便，能够极大的提高电力营销的工作效率和准确度，提升客户满意度。

技术领域

本发明涉及电力营销数据异常分析技术领域，尤其是涉及一种电力营销数据异常识别方法。

背景技术

大数据环境下，“数据大而知识少”是企业面临的共性问题。国电公司提出“一型五化”的大规模营销系统，即客户导向，业务密集，管理专业化，组织扁平化，控制实时，服务协同。一方面，在“大营销”的背景下，各类数据重复多、数据类型多样、数据冗余多的背景下，对市场营销的管理者和决策人员提出了严峻的挑战。

随着智能电网建设的全面推进，以及SG186营销业务应用系统的建立与完善，积累了海量的业务数据，当前，由于电网结构的不断优化，技术的不断升级，电力公司的经营模式向着电力市场需求和提升客户满意度的方向发展，这就对电力企业所提供的营销服务的质量提出了更高的要求，给电力企业带来了诸多的压力，使得常规的分析方法很难在当前的市场环境中得到有效的运用。

发明内容

为了克服上述问题，本发明的目的是提供一种电力营销数据异常识别方法，该方法通过对实时采集的电力营销数据进行分析，能够及时发现异常数据，并对异常数据进行更正和补救，优化系统，该发明实用性强，使用方便，能够极大的提高电力营销的工作效率和准确度，提升客户满意度。

本发明采用的技术方案是：一种电力营销数据异常识别方法，包括以下步骤：

S01：构建统一的数据平台；

S02：构建孤立森林模型；

S03：基于构建的孤立森林模型完成异常数据识别检测；

S04：提取异常数据的特征；

S05：异常数据的识别及输出。

进一步的，所述构建统一的数据平台包括使用大数据建立电力营销服务技术支撑平台，该平台包含市场发展、商业活动、客户服务、工厂运营数据，在平台的核心应用中，具体包括：数据采集服务、数据查询服务、数据搜索服务、分布式离线计算服务、分布式实时计算服务、数据挖掘服务、分布式协调服务、分布式队列监控服务、分布式数据库服务、分布式文档存储服务、数据订阅服务、开发监控服务和集群管理。

进一步的，所述构建孤立森林模型的步骤具体包括：

S021：按照电网信息的尺度，建立基于孤立森林的数据集合D；

S022：对数据进行流式处理，按照一定的规律对数据进行排序，选取合适的样本个数作为二叉树的主要数据；

S023：对其它样本进行隔离，按照特征性和差异性对样本进行分类，直至每个样本集中仅包含一个样本；

S024：以一组随机选取的数值区间作为数据抽取门限，依此划分数据结构，并作为判据进行分析。

进一步的，所述数据中正常的数据划分为高密度区，反之的数据划分为低密度区，说明数据中有异常，当检测的结果不能肯定时，再将训练样本分开，再进行分割，直至检测出全部数据。

进一步的，所述基于构建的孤立森林模型完成异常数据识别检测的步骤具体包括：

S031：清理数据源，剔除重复或相似度高的冗杂数据；

S032：把原数据集合D引入到孤立森林模型中，并按照二叉树模型中的根值设置条件，把用电用户的数据相应地放在二叉树的根值上；