受疫情影响用户识别方法技术

本发明专利技术涉及用电数据分析技术领域，尤其涉及一种受疫情影响用户识别方法，本发明专利技术方法通过获取疫情用电分类模型、用户标签以及用电数据，通过用户标签对用户群体进行分类，将分类后的用户群体送入到分类模型中，确定分类标准，完成对用户群体的分类。该分类方法，根据标签分类，可以实现将大数据分为相对较小的数据进行处理，因此，降低了每次进行分类处理数据运算的复杂程度，且通过先根据标签分类，后对疫情影响分类，可以对不同的群体分别获取疫情影响数据，为后续的有针对性的供电工作提供了必要的数据支撑。必要的数据支撑。必要的数据支撑。

【技术实现步骤摘要】
受疫情影响用户识别方法


[0001]本专利技术涉及用电数据分析
，尤其涉及一种受疫情影响用户识别方法。

技术介绍

[0002]受到新冠疫情不间断的冲击，各行各业遭受了不同程度的影响。在特殊时期做好供电、用电工作，前提是对用电数据进行必要的预测。而如何将疫情影响从用户、影响程度、对用电习惯方面从整体中剥离出来是一项艰巨且复杂的过程。
[0003]在大数据技术快速发展的背景下，客户标签技术在电商、互联网领域得到广泛应用。随着电力信息化应用的深度和广度不断增强，将大量的数据信息转化为便于理解、使用的日常生产知识，实现信息系统建设与日常生产实践相互促进的良性互动格局愈发重要，构建大用户的用电标签体系则是实现上述目标的重要途径。
[0004]建立用户标签首先通过业务需求调研，了解业务目标和工作流程，分析和识别业务需求，设计应用场景，然后收集和整理企业内外部数据源，预处理后汇聚融合成可供分析的熟数据，定义出标签的分析维度和颗粒度。
[0005]而由于生产生活与用电息息相关，通过电力数据，则可以从另一个角度对受到疫情影响的用户进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种受疫情影响用户识别方法，其特征在于，包括：获取疫情用电分类模型、多个用户的标签以及多个用户的用电数据，其中，所述用电数据包括疫情前后的用电负荷，所述标签与所述用电数据相对应；根据所述用电数据获得疫情前后的观测负荷变动比；根据所述用户的标签对所述观测负荷变动比进行分类，获得多个负荷变动比数据集；将每个所述负荷变动比数据集输入至所述疫情用电分类模型，确定疫情影响分类标准；根据所述疫情影响分类标准确定受疫情影响的用户。2.根据权利要求1所述的受疫情影响用户识别方法，其特征在于，所述疫情用电分类模型为：式中，Y'为数据集的预测总负荷变动，Y为数据集的观测总负荷变动，e为数据集的总残差，k为数据集的疫情用电类分类数量，ni为第i疫情用电类的用户的数量，x
ij
为第i疫情用电类第j个用户疫情前的用电负荷，c
i
为第i疫情用电类的预测变动比。3.根据权利要求2所述的受疫情影响用户识别方法，其特征在于，所述将每个所述负荷变动比数据集输入至所述疫情用电分类模型，确定疫情影响分类标准，包括：针对每个所述负荷变动数据集，执行以下步骤：获取所述负荷变动数据集的观测总负荷变动、多个疫情用电类的分类标准以及多个预测变动比，其中，所述预测变动比与所述疫情用电类的分类标准相对应；分类步骤：根据所述多个疫情用电类的分类标准，对所述负荷变动数据集中的各个负荷变动比进行分类，获得多个疫情用电类；根据所述多个疫情用电类，获得多个疫情用电类的残差，其中，所述多个疫情用电类的残差与所述多个疫情用电类相对应；获取疫情用电类的残差超过阈值的疫情用电类，作为改进类；针对所述改进类调整对应的分类标准，并跳转至所述分类步骤。4.根据权利要求3所述的受疫情影响用户识别方法，其特征在于，所述根据所述多个疫情用电类，获得多个疫情类的残差，包括：对于每个所述疫情用电类，根据第一公式确定疫情类的残差，所述第一公式：式中，e
i
为第i疫情用电类的残差，Y
i
为第i疫情用电类的总...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭威，张凯，何胜，张然，刘梅，周辉，
申请(专利权)人：国家电网有限公司国网河北省电力有限公司北京清软创新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：