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；
[0008]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。
[0009]本专利技术的有益效果是：
[0010]本专利技术提供的一种基于电力大数据的经济运行评估方法，获取监测区域初始高压用户电力数据；将用户用电数据进行数据清洗，修正异常数据、补充缺失数据；建立经济运行指数，若监测评估区域的经济运行指数越高，则该区域的经济发展水平越好。由此，能够基于电力数据更为科学客观地评估该地区经济运行水平，为政府部门宏观经济决策提供数据支撑，全面、准确把握区域内生产经营状况，实现了基于电力数据的经济运行水平评估。
[0011]本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0013]图1示出了根据本申请一个实施例的基于电力大数据的经济运行评估方法流程示
意图；
具体实施方式
[0014]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0015]在本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。
[0016]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0017]图1示出了根据本申请一个实施例的一种基于电力大数据的经济运行评估方法流程示意图。参见图1，该方法包括以下步骤：
[0018]101、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；
[0019]102、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；
[0020]103、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。
[0021]本实施例提供的一种电力大数据的经济运行评估方法，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。
[0022]在一些实施例中，获取所述用户增长率包括：
[0023]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；
[0024]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。
[0025]作为一种示例，所述用户增长率＝(用户总数
‑
去年同期用户总数)/去年同期用户总数。
[0026]在一些实施例中，获取所述容量增长率包括：
[0027]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；
[0028]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。
[0029]作为一种示例，所述容量增长率＝(总运行容量
‑
去年同期总运行容量)/去年同期总运行容量。
[0030]在一些实施示例中，获取所述电量增长率包括：
[0031]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；
[0032]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量增长率。
[0033]作为一种示例，所述电量增长率＝(月用电量
‑
去年同期月用电量)/去年同期月用电量。
[0034]在一些实施例中，获取所述活跃用户占比包括：
[0035]计算目标监控区域内月用电量占近三年月均电量超过80％的用户数的第四数值；
[0036]根据第四数值与当前年份用户总数计算当前年份的活跃用户占比。
[0037]作为一种示例，所述活跃用户占比＝(月用电量/近三年月均用电量)大于80％的用户/当前年份用户总数。
[0038]在一些实施例中，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包括：
[0039]所述机器学习模型获取所述用户增长率、所述容量增长率、所述电量增长率和所述活跃用户占比各自对经济运行水平评估的重要程度；
[0040]根据所述用户增长率、所述容量增长率、所述电量增长率和所述活跃用户占比各自对经本文档来自技高网...

【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：