基于电力大数据的家庭人口数预测方法技术

一种基于电力大数据的家庭人口数预测方法，属于大数据分析技术领域。本发明专利技术针对现有家庭人口预测的方法依赖人均用电量，而人均用电量难以可靠的获得的问题。包括：绘制正态分布曲线；根据不同人口数家庭用户占所有家庭用户的用户比例确定用电量区间；再获得不同人口数家庭用户的人口数量概率密度与用电量曲线；采集待预测家庭目标时期内的日用电量，得到当前均值与当前方差，以当前均值减当前方差的值作为最小值，当前均值加当前方差的值作为最大值，确定在不同人口数量概率密度与用电量曲线中对应的用电量区间，取用电量区间面积最大时曲线对应的家庭用户人口数，作为预测结果。本发明专利技术实现了人均用电量未知情况下家庭人口数量的预测。量的预测。量的预测。

【技术实现步骤摘要】
基于电力大数据的家庭人口数预测方法


[0001]本专利技术涉及基于电力大数据的家庭人口数预测方法，属于大数据分析


技术介绍

[0002]目前，基于电力数据的家庭人口预测，主要依赖区域内人均用电量，通过家庭用电总量与人均用电量，预测出家庭人口数量。但是区域内的人均用电量极难获取，并且结果不可靠，在没有区域人均用电量的情况下，则无法实现家庭人口的预测，因此这种方法通常不适用于实际情况。
[0003]目前采用机器学习方法获得的区域内家庭用电数据，也不具备对人口数量的描述，因此不具备训练要求，例如无准确对应的家庭人口数量，则无法进行算法的训练，从而也无法实现人口数量的预测。

技术实现思路

[0004]针对现有家庭人口预测的方法依赖人均用电量，而人均用电量难以可靠的获得的问题，本专利技术提供一种基于电力大数据的家庭人口数预测方法。
[0005]本专利技术的一种基于电力大数据的家庭人口数预测方法，包括，
[0006]采集监测区域内所有家庭用户在预设时期内的日用电量；以用电量作横坐标，用电量对应出现的频率为纵本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于电力大数据的家庭人口数预测方法，其特征在于包括，采集监测区域内所有家庭用户在预设时期内的日用电量；以用电量作横坐标，用电量对应出现的频率为纵坐标，绘制正态分布曲线；基于人口调查数据，获得不同人口数家庭用户占所有家庭用户的用户比例；按用户比例，确定不同人口数家庭用户对应正态分布曲线的用电量区间；根据用电量区间，获得正态分布曲线的对应段的均值与方差，再通过正态分布公式计算获得不同人口数家庭用户的人口数量概率密度与用电量曲线；采集待预测家庭目标时期内的日用电量，计算得到待预测家庭日用电量的当前均值与当前方差，以当前均值减当前方差的值作为最小值，当前均值加当前方差的值作为最大值，确定待预测家庭在不同人口数家庭用户的人口数量概率密度与用电量曲线中对应的用电量区间，取用电量区间面积最大时所在人口数量概率密度与用电量曲线对应的家庭用户人口数，作为待预测家庭人口数预测结果。2.根据权利要求1所述的基于电力大数据的家庭人口数预测方法，其特征在于，所述正态分布...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵威，姜洪水，王云峰，刘国辉，吴伟东，陈四根，邵可心，
申请(专利权)人：国网黑龙江省电力有限公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：