【技术实现步骤摘要】
一种电价执行异常用户的识别方法及识别系统
本专利技术涉及大数据处理领域，尤其涉及一种电价执行异常用户的识别方法及识别系统。
技术介绍
由于供电企业一般根据用户的性质实行分类电价，比如在中国，工商企业用电与城乡居民用电就属于两个不同的用电分类，按不同的价格分别计量收费。正因为存在电价水平差异，而一般工商业群体与城镇居民又处于同一电网、同一电压等级下，有些工商业用户就会通过各种办法从电力档案、计量点用途等方面做手脚，以达到按照城镇居民生活用电的电价从事生产经营活动从而少缴电费的目的。以往供电企业在查处这类问题时存在诸多困难：首先是没有明确的、有效的手段去区别一般工商业户和居民用户，因为两者处于公变同一电压等级下；其次是这类用户数量非常庞大，占全部电力用户的90％以上，动辄上百万户对于人工排查是一个庞大的工作量。因此供电企业要么放弃违规使用低电价行为的排查，要么就规定一个用电量阈值来刚性区分一般工商业户和居民户，例如规定执行居民电价的用户如果月电量超过一万度的就需要排查。但这种刚性阈值的方法存在诸多弊端，例...
【技术保护点】
1.一种电价执行异常用户的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS10、进行用户用电群体划分；/nS20、构建用电行为特征向量；/nS30、利用用电行为特征向量进行电价合规性分析；/nS40、筛选出电价执行异常的用户，输出结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种电价执行异常用户的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S10、进行用户用电群体划分；
S20、构建用电行为特征向量；
S30、利用用电行为特征向量进行电价合规性分析；
S40、筛选出电价执行异常的用户，输出结果。
2.根据权利要求1所述的电价执行异常用户的识别方法，其特征在于，所述步骤S10进行用户用电群体划分，包括以下步骤：
根据所有电价代码属性所对应的电价水平、用电性质等用电档案特征对特征相似的电价代码进行归类合并，并标记用电档案特征分类标签；
根据用户所属电价代码所对应的所述用电档案特征分类标签对用户进行群体划分，将拥有相同标签的用户归为同一用电特征群体。
3.根据权利要求1所述的电价执行异常用户的识别方法，其特征在于，所述步骤S20构建用电行为特征向量，包括以下特征：
群体用户平均用电量用电波动程度v，个体用户与同类群体用户用电波动趋势差δ；
所述群体用户平均用电量采用以下公式计算：
所述用电波动程度v利用以下方差公式进行计算：
其中n为作为特征使用的用电月份的数量，xi为个体用户第i个月的用电量，为个体用户作为特征使用的的各月电量均值；
所述个体用户与同类群体用户用电波动趋势差δ，其计算步骤为：
首先计算群体的整体用电趋势，随机抽选一定比例的用户，取其每个特征月用电量的中位数分别作为对应月的群体普遍用电量mi，n个特征月组合起来形成整体用电趋势向量m'＝{m1,m2,...,mn}；
然后计算个体用户的用电趋势，取个体用户每个特征月用电量xi，n个特征月组合起来形成个体用户的用电趋势向量x'＝{x1,x2,...,xn}；
对整体用电趋势向量m'＝{m1,m2,...,mn}及个体用户的用电趋势向量x'＝{x1,x2,...,xn}采用以下公式进行标准化，
上式中，y"i为标准化后的yi，向量Y为个体用户的用电趋势向量x'＝{x1,x2,...,xn}或整体用电趋势向量m'＝{m1,m2,...,mn}，yi为对应的xi或mi；
标准化后的个体用户的用电趋势向量x"和整体用电趋势向量m"按以下公式计算整体波动趋势差
其中m"i为标准化后的整体用电趋势的第i维，x"i为标准化后的个体用户用电趋势的第i维。
4.根据权利要求1或2所述的电价执行异常用户的识别方法，其特征在于，在步骤S10之前还包括数据集成的步骤、用户信息整合步骤；
所述数据集成步骤用于将不同来源、不同格式的数据进行读取、格式转换、异常数据修正、缺失数据填充、重复数据过滤等操作，并统一保存为系统需要的表数据；包括档案数据集成步骤和用电数据集成步骤，所述档案数据集成步骤用于从库表中收集用户信息及电价明细相关的档案；所述用电数据集成步骤用于接收来自各种计量设备传递的用电信息，并进行统一、整合、异常排查；
所述用户信息整合步骤用于将数据集成步骤收集的信息进行关联，包括关联用户基础档案各用电档案信息、关联用户档案与电价明细、关联用户档案与近两期...
【专利技术属性】
技术研发人员：于瑞强，杜星学，王彦，邢敏敏，刘波，贾明静，刘伯栋，李慧霖，刘学昌，张威，
申请(专利权)人：烟台海颐软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37
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