一种基于用电数据的独居老人识别方法和系统技术方案

本申请公开了一种基于用电数据的独居老人识别方法和系统，所述方法包括：随机选取批量低压用户用电数据，对选取数据进行清洗；对数据进行特征选择并向量化；对向量化的数据进行聚类分析；聚类分析结果结合电力营销数据，筛选疑似独居老人群体样本数据；对疑似独居老人群体样本数据进行随机验证，确定模型训练用正样本和负样本；构建独居老人识别模型，并利用正样本、负样本进行模型训练；获取全量用户用电数据，利用独居老人识别模型识别独居老人。本发明专利技术可借助电表等电力采集设备获得数据，无需投入大量资金安装监控设备；可以在缺少训练样本的情况下，利用原始用电数据，构建独居老人识别模型，快速定位独居老人用户。快速定位独居老人用户。快速定位独居老人用户。

【技术实现步骤摘要】
一种基于用电数据的独居老人识别方法和系统


[0001]本专利技术属于用电数据分析应用
，涉及一种基于用电数据的独居老人识别方法和系统。

技术介绍

[0002]目前针对独居老人监测的方法比较多，如通过智能设备来对独居老人检测，防止老人遇到危险无法得到及时的救助，如智能拐杖、智能手环等，或者通过视频监控和人工智能技术，对老人的行为、表情等进行识别和监控。
[0003]但是很多独居老人往往生活在社会的边缘，尤其是迫切需要帮助的独居老人，如何找到这些独居老人给他们提供必要地帮助，目前还没有比较好地方法。当前往往还是只能通过基层社区走访调查来获得独居老人名单。这种方法要消耗巨大的人力物力，且完全依赖社区管理水平和工作效率。在一些人口多且复杂的巨型社区，往往很难及时更新独居老人名单信息。虽然可以通过安装监控等设备来减轻社区工作强度，但是这需要前期投入大量的资金，且后期也需要专人维护。

技术实现思路

[0004]为解决现有技术中的不足，本申请提供一种基于用电数据的独居老人识别方法和系统。
[0005]为了实现上述目标，本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于用电数据的独居老人识别方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：随机选取批量低压用户用电数据，对选取数据进行清洗，去除用电异常值和空值；步骤2：对步骤1数据进行特征选择并向量化；步骤3：利用聚类算法，对步骤2向量化的数据进行聚类分析；步骤4：步骤3的聚类分析结果结合电力营销数据，筛选疑似独居老人群体样本数据；步骤5：对步骤4的疑似独居老人群体样本数据进行随机验证，确定模型训练用正样本和负样本；步骤6：构建独居老人识别模型，将步骤5确定的正样本与负样本分别打上标签合并在一起作为模型的训练数据训练独居老人识别模型；步骤7：获取全量用户用电数据，利用独居老人识别模型识别独居老人。2.根据权利要求1所述的一种基于用电数据的独居老人识别方法，其特征在于：步骤1所述低压用户为接入电压低于380V的用户；所使用的用电数据为随机选取的50万用户最近两年每日用电量；所述异常值包括日用电量为负值的或日用电量大于日用电量设定阈值。3.根据权利要求1所述的一种基于用电数据的独居老人识别方法，其特征在于：步骤2中，选定用电统计特征并对各用户用电统计特征进行计算，将每一户的用电统计特征以向量形式存储。4.根据权利要求3所述的一种基于用电数据的独居老人识别方法，其特征在于：所述用电统计特征包括夏季与冬季平均用电量比值、工作日与非工作日用电平均值比值、三日以上假期和非三日以上假期用电平均值和方差。5.根据权利要求1所述的一种基于用电数据的独居老人识别方法，其特征在于：步骤3具体步骤如下：步骤301：将每个用户特征向量作为一类，计算两两之间的最小欧式距离；步骤302：将欧式距离最小的两个类合并成一个新类；步骤303：重复计算新类与所有类之间的距离；步骤304：重复步骤302和步骤303，直到所有类合并为一类。6.根据权利要求1所述的一种基于用电数据的独居老人识别方法，其特征在于：步骤4所述电力营销数据包括用户基础档案和缴费渠道。7.根据权利要求1所述的一种基于用电数据的独居老人识别方法，其特征在于：步骤5中，从疑似独居老人群体样本数据中随机取样，进行实地验证，如果准确率达到设定阈值，则将步骤4的疑似独居老人群体样本数据作为负样...

【专利技术属性】
技术研发人员：王贺，刘颖，赵双双，何维民，王舒，陈奕彤，周家亿，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：