用电策略推荐方法及装置、存储介质制造方法及图纸

技术编号:17797031 阅读:40 留言:0更新日期:2018-04-25 20:32
本发明专利技术提供一种用电策略推荐方法及装置、存储介质,该方法可以包括:获取若干个用户在预设时间段内的历史用电数据;对所述历史用电数据按照用电设备的类别进行分类,得到多类历史用电数据;采用预设聚类算法对每一类历史用电数据进行聚类,得到多个群组;针对每一类历史用电数据中的每一个群组,确定对应的用电均值特征;在预先建立的用电策略库中查找与所述用电均值特征对应的用电策略,并将所述用电策略发送至该群组所对应的用户。本发明专利技术提供的方法考虑用电设备的类型、用电设备的使用习惯、用电特征等因素,能够为用户提供一种个性化的用电策略推荐,可以满足不同用户对用电的需求。

The method and device, storage medium of the electric strategy recommendation

The invention provides an electric policy recommendation method and a device and a storage medium. The method can include: acquiring the historical electricity data of a number of users in a predetermined time period, classifying the historical electricity data in accordance with the categories of the electrical equipment, obtaining multiple classes of historical electricity data, and using a preset clustering algorithm for each of them. The class history uses electricity data to cluster and obtain multiple groups; to determine the corresponding power mean characteristics for each group in the electric data of each class history, find the electricity strategy corresponding to the power mean characteristic in the pre established power policy library, and send the electricity policy to the corresponding group. Users. The method provided by this invention can provide users with a personalized electricity policy recommendation, which can meet the needs of different users, considering the types of electrical equipment, the use habit of electric equipment, and the characteristics of electricity use.

【技术实现步骤摘要】
用电策略推荐方法及装置、存储介质
本申请涉及用电管理
,尤其是涉及一种用电策略推荐方法及装置、存储介质。
技术介绍
随着社会的发展,住宅建筑、商用建筑等的用电设备在数量、容量和种类上也在逐年增加,同时,用户的使用习惯也会对用电量产生很大的影响。因此有必要提供一种个性化的服务,以满足不同类型的用户群体对用电的需求。
技术实现思路
本申请实例提供一种用电策略推荐方法及装置、存储介质,能够满足不同用户对用电的需求。本申请提供的用电策略推荐方法包括:获取若干个用户在预设时间段内的历史用电数据;对所述历史用电数据按照用电设备的类别进行分类,得到多类历史用电数据;采用预设聚类算法对每一类历史用电数据进行聚类,得到多个群组;针对每一类历史用电数据中的每一个群组,确定对应的用电均值特征;在预先建立的用电策略库中查找与所述用电均值特征对应的用电策略,并将所述用电策略发送至该群组所对应的用户。本申请提供的用电策略推荐装置包括:数据获取模块,用于获取若干个用户在预设时间段内的历史用电数据;数据分类模块,用于对所述历史用电数据按照用电设备的类别进行分类,得到多类历史用电数据;数据聚类模块,用于采用预设聚类算法对每一类历史用电数据进行聚类,得到多个群组;特征确定模块,用于针对每一类历史用电数据中的每一个群组,确定对应的用电均值特征;策略推荐模块,用于在预先建立的用电策略库中查找与所述用电均值特征对应的用电策略,并将所述用电策略发送至该群组所对应的用户。本申请提供的存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如上述方法的步骤。基于上述技术方案,按照用电设备的类型对历史用电数据进行分类,进而对每一类数据进行聚类,可以将每一类数据中用户对同一类用电设备的使用习惯相似的用电数据聚成一个群组,进而对每一群组的用电均值特征进行分析,得到每一群组的用电特征,然后根据用电特征在预先建立的用电策略库中查找对应的用电策略,进而推荐该群组的用户。可见,这种推荐方法,考虑用电设备的类型、用电设备的使用习惯、用电特征等因素,能够为用户提供一种个性化的用电策略推荐,可以满足不同用户对用电的需求。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例中用电策略推荐方法的流程示意图;图2是本专利技术实施例中用电策略推荐装置的结构框图;图3是本专利技术实施例中计算机设备的结构框图。具体实施方式本专利技术实施例提出了一种用电策略推荐方法,该方法可以由任意电子设备执行,如图1所示,该方法包括:S1、获取若干个用户在预设时间段内的历史用电数据;上述用电数据可以采用时间序列的形式表示,例如,[xt](t=0,1,...,n-1),在过去的n个时间点,若干个用户在不同的用电设备上的用电量。这里,具体可以通过智能电表获取或者采集历史用电数据。在具体实施时,在获取到历史用电数据后,可以剔除其中的异常用电数据,所谓的异常用电数据根据情况而定,例如,残损的数据或过低的数据。在具体实施时,不论是否进行异常数据的剔除,都可以对历史用电数据进行噪音过滤和数据简约,具体的处理过程可以包括:S101、采用第一公式对所述历史用电数据进行离散的傅里叶变换处理,得到复数序列;其中,所述第一公式包括:Xf=Rf+iIf(1)式中,f=0,1,...,n/2,Xf为所述复数序列中的第f个复数;Rf为Xf的实部;If为Xf的虚部;xt为所述历史用电数据[xt](t=0,1,...,n-1)中的第t个数据;n为历史用电数据中数据的个数;可理解的是,经过上述傅里叶变换处理之后,用电数据[xt]的n个数据变换为包括n/2+1个复数的复数序列[Xf]。对于复数序列,采用以下公式(4)的反操作可以原样恢复:这里,对上述公式(4)进行一定的改造,增加一个压缩比参数p和一个噪音过滤参数w,得到第二公式即公式(5)。S102、采用第二公式对所述复数序列进行反变换处理;其中,所述第二公式包括:式中,u为压缩比参数,w为噪音过滤参数,xt′为对Xf进行反变换处理后得到的用电数据,R0和Rn/2由得到。通过上述第二公式,得到处理后的用电数据[xt′](t=0,1,...,n-1)。[xt′]相对于[xt]减少了噪音,并且数据因经过压缩而更加约简。由于上述剔除异常数据以及去噪、数据压缩等处理并不是必须要执行的,因此在以下步骤中采用的历史用电数据可以是[xt],也可以是[xt′],还可以是剔除异常数据之后的数据,还可以是既进行数据剔除又进行去噪和压缩之后的数据。S2、对所述历史用电数据按照用电设备的类别进行分类,得到多类历史用电数据;这里的分类,是按照用电设备的类别进行分类,同一类别的用电设备的用电数据为一类。例如,分为M类。S3、采用预设聚类算法对每一类历史用电数据进行聚类,得到多个群组;上述预设聚类算法,例如,均值聚类算法(K-means),经过均值聚类算法之后,可以将第m类的历史用电数据聚为km个群组,m=1,2,...M,其中第m类的第i个群组的历史用电数据可以表示,通过聚类得到的某一类中的同一群组所对应的用户对该类用电设备的使用习惯相似。S4、针对每一类历史用电数据中的每一个群组,确定对应的用电均值特征;一个群组的用电均值特征,是指采用均值的方式计算得到的该群组的用电数据的特征。在实际中,用电均值特征的计算方法有多种,下面介绍一种可选的方法:S401、对每一类历史用电数据中的每一个群组,标记多个重要点;一个群组的多个重要点,是指该群组中的多个历史用电数据。重要点可以随机选择,也可以采用一定的规则选择,对此本专利技术实施例不做限定。举例来说,在第m类的第i个群组中标记h个重要点。S402、计算每两个相邻的重要点之间的用电均值特征值,得到多个用电均值特征值;并将所述多个用电均值特征值作为该群组的用电均值特征。举例来说,采用第三公式计算第q+1个重要点和第q个重要点之间的用电均值特征值,所述第三公式包括:式中,ai为第q+1个重要点和第q个重要点之间的用电均值特征值;为第m类的第i个群组的历史用电数据,t为中数据的位置变量;pq为第q个重要点在中的位置,pq+1为第q+1个重要点在中的位置,其中,q∈{0,1,2,...,h-1}。通过上述公式可以得到多个用电均值特征值ai,这些用电均值特征值ai构成一个特征集合S5、在预先建立的用电策略库中查找与所述用电均值特征对应的用电策略,并将所述用电策略发送至该群组所对应的用户。可理解的是,用电策略库中包括多个用电策略,不同的用电策略对应不同的用电均值特征。为了便于查找,可以在用电策略库中设置两个子库:用电均值特征子库和策略子库,其中,用电均值特征子库中存储有各类的用电设备的多种用电均值特征。而策略子库中存储有与用电均值特征子库中各种用电均值特征相对应的节能策略,不同的策略所适用的季节和气候等因素可能不同,可以将这些季节、气候等因素作为相应策略的标签标示出来。在策略查找时,首先,针对每一群组计算出来的用电均值特征,在用电均值特征子本文档来自技高网...
用电策略推荐方法及装置、存储介质

【技术保护点】
一种用电策略推荐方法,其特征在于,包括:获取若干个用户在预设时间段内的历史用电数据;对所述历史用电数据按照用电设备的类别进行分类,得到多类历史用电数据;采用预设聚类算法对每一类历史用电数据进行聚类,得到多个群组;针对每一类历史用电数据中的每一个群组,确定对应的用电均值特征;在预先建立的用电策略库中查找与所述用电均值特征对应的用电策略,并将所述用电策略发送至该群组所对应的用户。

【技术特征摘要】
1.一种用电策略推荐方法,其特征在于,包括:获取若干个用户在预设时间段内的历史用电数据;对所述历史用电数据按照用电设备的类别进行分类,得到多类历史用电数据;采用预设聚类算法对每一类历史用电数据进行聚类,得到多个群组;针对每一类历史用电数据中的每一个群组,确定对应的用电均值特征;在预先建立的用电策略库中查找与所述用电均值特征对应的用电策略,并将所述用电策略发送至该群组所对应的用户。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述历史用电数据按照用电设备的类别进行分类之前,所述方法还包括:剔除所述历史用电数据中的异常用电数据。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述历史用电数据按照用电设备的类别进行分类之前,所述方法还包括:S101、采用第一公式对所述历史用电数据进行离散的傅里叶变换处理,得到复数序列;其中,所述第一公式包括:Xf=Rf+iIf式中,f=0,1,...,n/2,Xf为所述复数序列中的第f个复数;Rf为Xf的实部;If为Xf的虚部;xt为所述历史用电数据[xt](t=0,1,...,n-1)中的第t个数据;n为历史用电数据中数据的个数;S102、采用第二公式对所述复数序列进行反变换处理;其中,所述第二公式包括:式中,u为压缩比参数,w为噪音过滤参数,xt′为对Xf进行反变换处理后得到的用电数据,R0和Rn/2由得到。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述针对每一类历史用电数据中的每一个群组,确定对应的用电均值特征,包括:对每一类历史用电数据中的每一个群组,标记多个重要点;计算每两个相邻的重要点之间的用户均值特征值,得到多个用户均值特征值;并将所述多个用户均值特征值作为该群组的用电均值特征。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,采用第三公式计算第q+1个重要点和第q个重要点之间的用电均值特征值,所述第三公式包括:式中,ai为第q+1个重要点和第q个重要点之间的用电均值特征值,为第m类的第i个群组的历史用电数据,t为中数据的位置变量;pq为第q个重要点在中的位置,pq+1为第q+1个重要点在中的位置。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:针对每一类历史用电数据中的每一个群组,确定对应的用电趋势特征;若所述用电趋势特征中存在用电趋势特征值大于预设趋势值上限的数据,则向该群组对应的用户发送用电涨幅超出预设幅度的提示信息。7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,第m类的第i个群组的用电趋势特征的计算过程包括:A1、在第m类的第i个群组的历史用电数据中标注h'个标注点p'q',q'∈{0,1,2,...,h'-1},所述标注点包括用电峰值标注点和用电谷值标注点,其中:用电峰值标注点为:

【专利技术属性】
技术研发人员:周开乐黄晓茜万山越张庆义张萌朱贺祥陈文儒
申请(专利权)人:合肥工业大学
类型:发明
国别省市:安徽,34

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