一种基于电力大数据的经济运行评估方法技术

本发明专利技术提供一种基于电力大数据的经济运行评估方法，其中该方法通过获取待评估的目标监控区域内的高压用户用电数据，所述高压用户用电数据包括用户增长率、容量增长率、电量增长率和活跃用户占比；利用机器学习模型处理所述目标监控区域的用户增长率、容量增长率、电量增长率和活跃用户占比，以得到所述目标监控区域的经济运行指数；根据所述目标监控区域的经济运行指数和预设的经济运行指数与经济运行水平的映射关系，确定所述目标监控区域的经济运行水平。由此，实现全面、准确地对目标监控区域经济运行水平进行评估。区域经济运行水平进行评估。区域经济运行水平进行评估。

【技术实现步骤摘要】
一种基于电力大数据的经济运行评估方法


[0001]本专利技术涉及电力大数据分析领域，尤其涉及一种基于电力大数据的经济运行评估方法。

技术介绍

[0002]电力行业是国民经济的基础能源产业，是社会经济运行的“晴雨表”和“风向标”，电力需求变化折射出经济运行的活跃度。在经济发展过程中，通过对高压用户用电情况进行分析，可动态监测高压企业用户用电状况、经济发展水平，如何通过电力大数据对经济运行水平评估具有重要意义。
[0003]因此，亟需一种全面、准确地对经济运行水平进行评估的方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于电力大数据的经济运行评估方法，用以更好地反应经济发展水平，为政府部门宏观经济决策提供数据支撑。
[0005]本专利技术中提供了一种基于电力大数据的经济运行估方法，包括：
[0006]获取待评估的目标监控区域内的高压用户用电数据，所述高压用户用电数据包括用户增长率、容量增长率、电量增长率和活跃用户占比；
[0007]利用机器学习模型处理所述目标监控区域的用户增长率、容量增长率、电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于电力大数据的经济运行评估方法，其特征在于：包括：获取待评估的目标监控区域内的高压用户用电数据，所述高压用户用电数据包括用户增长率、容量增长率、电量增长率和活跃用户占比；利用机器学习模型处理所述目标监控区域的用户增长率、容量增长率、电量增长率和活跃用户占比，以得到所述目标监控区域的经济运行指数；其中，所述机器学习模型是利用目标监控区域的高压用户用电数据训练得到的；根据所述目标监控区域的经济运行指数和预设的经济运行指数与经济运行水平的映射关系，确定所述目标监控区域的经济运行水平。2.根据权利要求1所述的一种基于电力大数据的经济运行评估方法，其特征在于，获取所述用户增长率包括：计算所述目标监控区域的当前年份用户总数与目标监控区域的历史年份同期用户总数的第一差值；根据第一差值与历史年份同期用户总数计算当前年份的用户增长率。3.根据权利要求1所述的一种基于电力大数据的经济运行评估方法，其特征在于，获取所述容量增长率包括：计算所述目标监控区域的当前年份用户总运行容量与目标监控区域的历史年份同期用户总运行容量的第二差值；根据第二差值与历史年份同期用户总运行容量数计算当前年份的容量增长率。4.根据权利要求1所述的一种基于电力大数据的经济运行评估方法，其特征在于，获取所述电量增长率包括：计算所述目标监控区域的当前年份用户月用电量与目标监控区域的历史年份同期用户月用电量的第三差值；根据第三差值与历史年份同期用户月用电量计算当前年份的电...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡志强，占少辉，常凯旋，伍栋文，晏依，
申请(专利权)人：国网江西省电力有限公司供电服务管理中心国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：