一种基于用户用电信息的居民用电行为分析方法技术

本发明专利技术涉及一种基于用户用电信息的居民用电行为分析方法，包括下述步骤：1)收集用电户用电量信息；2)用电户分组；3)用电特征提取；4)组特征提取；5)用电浪费行为的判定，即异常检测；6)计算浪费用电量；7)输出浪费用电量。本发明专利技术提供的技术方案通过智能电表收集的用电量信息挖掘居民费电行为和信息的方法，检测居民的费电行为，估算费电量，进而为电网运营方的差异化定价提供依据，约束居民的费电行为。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能电网中居民用电行为分析方法，具体涉及一种基于用户用电信息的居民用电行为分析方法。
技术介绍
节能减排是国家在新形势下提出的国民经济和社会发展的约束性指标，也是每个公民应尽的义务。在传统电网中，电网运营方只能获得粗粒度的电力负荷数据，无法获得单个用电户的某个小时或某天的具体电量消耗，也就没法发现用户的用电浪费行为。而在智能电网中，随着具有实时自动读表功能的智能电表的普及，电网运营方能够获得用电户更加精细的用电量信息，通过每15分钟从智能电表获取的信息，甚至能判断用电户正在使用的电器。智能电网赋予了电网运营方挖掘更多用电户信息的能力，其中就包括对用电户不合理用电行为的检测与度量。电网运营方挖掘居民浪费的用电量，可以提供差异化定价，以惩罚居民的用电浪费行为，约束居民的用电习惯。常州大学的刘俊等提出了一种单个用电户通过与自身历史用电量特征进行比较，以判断是否不节约用电的方法(专利名称：不节约用电的检测系统及其检测方法，授权号：CN103077439A)。该方法适用于用电户对自身用电情况的检测，需要每个用电户部署数据库和监测设备，以记录和管理自身多达数年数月的历史用电记录，不符合智能电网环境；同时，该方法基于与自身历史记录的比较，没有利用多个用电户的用电数据；该方法提出的是一种浪费用电的检测方法，不包括对浪费的用电量进行度量。
技术实现思路
为解决上述现有技术中的不足，本专利技术的目的是提供一种基于用户用电信息的居民用电行为分析方法，该方法通过智能电表收集的用电量信息挖掘居民费电行为和信息的方法，检测居民的费电行为，估算费电量，进而为电网运营方的差异化定价提供依据，约束居民的费电行为。本专利技术的目的是采用下述技术方案实现的：本专利技术提供一种基于用户用电信息的居民用电行为分析方法，其改进之处在于，所述方法包括下述步骤：1)收集用电户用电量信息；2)用电户分组；3)用电特征提取；4)组特征提取；5)用电浪费行为的判定，即异常检测；6)计算浪费用电量；7)输出浪费用电量。进一步地，所述步骤1)中，电网运营者收集管辖区域采集周期Tc内所有N个用电户的用电量信息，并记录在用电量数据库中；将运算周期Ty内居民的用电量数据库作为输入。进一步地，所述步骤2)中，对用电量数据中的N个用电户按照地区分区，再按照周期性用电量组成的长度为Ty/Tc的向量C的变化特征进行聚类分析，分为M组，记为G，其中第i组为Gi；使得每一组中用电户的用电量特征相同；或按照区域对用电户分组，包括按照同一个小区或同一幢宿舍楼的用电户进行分组，同一区域具有相似的作息特征，且对用电量有影响的环境因素相同，环境因素包括季节、天气和气温因素。进一步地，所述步骤3)中，对于每一组Gi内的用电户，从用电量向量CV中提取组内每一个用电户Gij的用电量变化特征，包括每个用电高峰的开始时间和结束时间，记用电量变化特征为Vij。进一步地，所述步骤4)中，通过组内每个用电户的用电量变化特征Vij，拟合组内用电特征为高斯分布，即计算组内用电高峰的平均开始时间和方差，得到高斯分布的均值为组特征GVi＝f(Vi1,Vi2,…)，构成组特征中的高峰开始时间特征，组特征GVi即为定义在该组上的合理用电特征。进一步地，所述步骤5)中，对于每一组Gi内的用电户，比较用电量变化特征Vij和组特征GVi之间的Mahalanobis距离(马氏距离)，若用电户的用电量变化特征Vij和组特征GVi的偏差在两个标准差以上，即为异常，则进一步判断是否有用电浪费行为或极度省电行为。7、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤6)中，对每个已判断为有用电浪费行为的用电户，结合该用户的用电量变化特征Vij、所在组的组特征GVi和用户的用电量向量CV，计算浪费的用电量L；早于组特征(偏离高斯分布两个标准差)的用电高峰开始时刻或晚于组特征(偏离高斯分布两个标准差)的用电高峰结束时刻被视为费电行为，可以累积计算浪费的电量。进一步地，所述步骤7)中，对每个已判断为有用电浪费行为的用电户，输出浪费的用电量L，即为该用电户在运算周期Ty浪费的用电量；对于判断为无用电浪费行为的用电户，输出浪费电量L＝0。与最接近的现有技术相比，本专利技术提供的技术方案具有的优异效果是：本专利技术提出的通过智能电表挖掘居民费电行为和费电量的方法提供了一种远程对用电浪费行为进行度量的方法，无需实时监控用电户具体电器的运行功率，也无需记录长期历史数据。不同于被普遍认同的用电量越高，浪费行为越严重的度量方式，该方法通过用电变化的特征是否与大多数居民相一致来判断用电合理与否，如在夏天空调的使用中，房间大的用电户空调的耗电多，房间小的用电户空调的耗电小，但只有空调设置温度异常低的用电户会被认为有费电行为，因为空调设置温度越低，空调处在高功率运行状态的时间就越长，该用户的用电高峰也就越长。本专利技术提供的方法也无需对用电户的作息特征做出假设，因为在处理过程中加入了对用电户进行分组的过程，每个组可以覆盖类似作息特征的用电户，在每个分组中，可以认为组内每个用电户的用电差异都来自是否有好的用电习惯，而不是由作息规律决定。同时，通过对用电户按照区域分组，该方法无需对工作日或周末、季节、天气、气温等可能对用电量产生影响的环境因素做出假设。该方法通过用电户和组内大部分用电户(即具有良好用电习惯的用电户)相比较的手段，避免了使用固定的用电特征对用电户是否具有良好的用电习惯进行判断。附图说明图1是本专利技术提供的通过智能电表挖掘居民费电行为和费电量的方法的流程图；图2是本专利技术提供的实施例中所有21户居民一天中用电量的变化图；图3是本专利技术提供的同一组中居民一天的用电量的变化图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步的详细说明。以下描述和附图充分地示出本专利技术的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施方案可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的组件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案的部分和特征。本专利技术的实施方案的范围包括权利要求书的整个范围，以及权利要求书的所有可获得的等同物。在本文中，本专利技术的这些实施方案可以被单独地或总地用术语“专利技术”来表示，这仅仅是为了方便，并且如果事实上公开了超过一个的专利技术，不是要自动地限制该应用的范围为任何单个专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于用户用电信息的居民用电行为分析方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：1)收集用电户用电量信息；2)对用电户分组；3)提取用电特征；4)提取组特征；5)用电浪费行为的判定，即异常检测；6)计算浪费用电量；7)输出浪费用电量。

【技术特征摘要】
1.一种基于用户用电信息的居民用电行为分析方法，其特征在于，所述方法包括下述步
骤：
1)收集用电户用电量信息；
2)对用电户分组；
3)提取用电特征；
4)提取组特征；
5)用电浪费行为的判定，即异常检测；
6)计算浪费用电量；
7)输出浪费用电量。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1)中，电网运营者收集管辖区域
采集周期Tc内所有N个用电户的用电量信息，并记录在用电量数据库中；将运算周期Ty内
居民的用电量数据库作为输入。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2)中，对用电量数据中的N个用
电户按照地区分区，再按照周期性用电量组成的长度为Ty/Tc的向量C的变化特征进行聚类
分析，分为M组，记为G，其中第i组为Gi；使得每一组中用电户的用电量特征相同；或
按照区域对用电户分组，包括按照同一个小区或同一幢宿舍楼的用电户进行分组，同一区域
具有相似的作息特征，且对用电量有影响的环境因素相同，环境因素包括季节、天气和气温
因素。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3)中，对于每一组Gi内的用电
户，从用电量向量CV中提取组内每一个用电户Gij的用电量变化特征，包括每个用电高峰的
开始时间和结束时间，记用电量变化特征为Vij...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶云，余勇，石聪聪，曹宛恬，郭骞，范杰，高鹏，李尼格，俞庚申，冯谷，王绍蔚，田苗苗，
申请(专利权)人：国网智能电网研究院，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：北京;11