一种安全性高的用电预判系统技术方案

本发明专利技术公开了一种安全性高的用电预判系统，包括用电预判系统，所述用电预判系统的内部设置有数据处理模块，所述用电预判系统的内部设置有数据分析模块，所述所述用电预判系统的内部设置有安全诊断模块，所述用电预判系统通过通讯网口电性连接有互联网，所述用电预判系统通过通讯网口电性连接有云服务器，所述用电预判系统通过通讯网口电性连接有数据中心。本发明专利技术通过安全诊断模块，可对用户的用电安全性进行诊断，可采取图谱研究、分类评估、故障挖掘、识别预判、智能检查等多样化的诊断方式对隐患进行诊断，它可以实现对用户用电安全性的分析处理，帮助用户排除隐患。帮助用户排除隐患。帮助用户排除隐患。

【技术实现步骤摘要】
一种安全性高的用电预判系统


[0001]本专利技术涉及用电预判
，更具体地说，涉及一种安全性高的用电预判系统。

技术介绍

[0002]为了更好地进行用电管理，需对用电量进行分析，发现其中的规律，预测出未来的用电量，便于更好的用电调度和异常监控，现有技术中可通过用电预判系统进行用电量的预判，便于后续进行用电量的合理分配。
[0003]在进行用电预判过程中，不能很好的对用户的用电安全性进行分析处理，会影响用户用电体验。为此，我们提出一种安全性高的用电预判系统。
[0004]本
技术实现思路
针对现有技术中存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种安全性高的用电预判系统，它可以实现对用户用电安全性的分析处理，帮助用户排除隐患。
[0005]为解决上述问题，本专利技术采用如下的技术方案：一种安全性高的用电预判系统，包括用电预判系统，所述用电预判系统的内部设置有数据处理模块，所述用电预判系统的内部设置有数据分析模块，所述所述用电预判系统的内部设置有安全诊断模块，所述用电预判系统通过通讯网口电性连接有互联网，所述用电预判系统通过通讯网口电性连接有云服务器，所述用电预判系统通过通讯网口电性连接有数据中心，所述用电预判系统通过通讯网口电性连接有数据传输模块，所述数据传输模块通过通讯网口电性连接有数据收集模块。
[0006]作为本专利技术的一种优选方案，所述数据处理模块包括日期划分模块、天气划分模块、季节划分模块和人口划分模块，所述日期划分模块用于对用电的日期进行划分，所述天气划分模块用于对用电天气进行划分，所述季节划分模块用于对用电季节进行划分，所述人口划分模块用于对用电人口进行划分，所述人口划分模块电性连接于季节划分模块，所述季节划分模块电性连接于天气划分模块，所述天气划分模块电性连接于日期划分模块，所述日期划分模块、天气划分模块、季节划分模块和人口划分模块均电性连接于数据处理模块，所述数据处理模块电性连接于用电预判系统。
[0007]作为本专利技术的一种优选方案，所述数据分析模块包括数据对比模块、平均分析模块和电量预判模块，所述数据对比模块用于对收集数据与历史数据进行对比，所述平均分析模块用于对用电量进行平均分析，所述电量预判模块用于对后续用电量进行预判，所述电量预判模块电性连接于平均分析模块，所述平均分析模块电性连接于数据对比模块，所述数据对比模块、平均分析模块和电量预判模块均电性连接于数据分析模块，所述数据分析模块电性连接于用电预判系统。
[0008]作为本专利技术的一种优选方案，所述安全诊断模块包括图谱研究模块、分类评估模块、故障挖掘模块、识别预判模块、智能检查模块和数据上传模块，所述图谱研究模块用于依托电网电力营销多源数据知识图谱，构建新型电力系统下的客户用电安全业务知识图谱，辅助支撑用电安全风险评估与预判分析体系的构建，提升用电安全因素间隐性关系的
挖掘效果，所述分类评估模块运用基于人工智能的数据挖掘与分类技术，研究构建针对结构化和非结构化数据的智能用电风险评估与计算模型，实现客户用电风险的智能感知与精准识别，所述故障挖掘模块基于智能用电检查知识图谱，从历史用电安全事故用户节点出发，借助节点之间的关联脉络关系，进行用电安全事故根因进行定位，并通过统计分析得到用电安全风险主要根因(行为、事件、或者设备等)集合，为后续用检工作提供类似重点关注点。为确定用电安全风险原因和制定用检安全计划提供参考，所述识别预判模块用于依托知识图谱技术以及关联分析、层次分析法、预测推理等机器学习算法，通过用电安全影响因素的分析，用电安全指标体系的研究，构建潜在用电安全隐患智能识别与预判模型，实现用电关联感知分析、对可能的用电安全风险进行判别、预警，高效地控制用电风险，降低违窃以及用电事故发生率，所述智能检查模块用于运用深度学习/机器学习、自然语言处理以及预测性分析等技术，通过目标客群的筛选，用电检查计划辅助编排优化模型的研究，依托机器人流程自动化思想搭建用电检查方案自动化智能化生成模型，实现用电检查计划的智能化自动生成与管理，形成用电检查计划预案并共享给业务系统，有效解决目前用电检查计划的生成需要通过用检人员手工处理，步骤繁杂、随机性强、发现问题概率小等现状，所述数据上传模块用于对系统内各项工作数据进行上传存储，所述数据上传模块电性连接于智能检查模块，所述智能检查模块电性连接于识别预判模块，所述识别预判模块电性连接于故障挖掘模块，所述故障挖掘模块电性连接于分类评估模块，所述分类评估模块电性连接于图谱研究模块，所述图谱研究模块、分类评估模块、故障挖掘模块、识别预判模块、智能检查模块和数据上传模块均电性连接于安全诊断模块，所述安全诊断模块电性连接于用电预判系统。
[0009]作为本专利技术的一种优选方案，所述数据收集模块包括电量收集模块、时间收集模块和历史收集模块，所述电量收集模块用于对用电量大小进行收集，所述时间收集模块用于对用电时间进行收集，所述历史收集模块用于对历史用电数据进行收集，所述历史收集模块电性连接于时间收集模块，所述时间收集模块电性连接于电量收集模块，所述电量收集模块、时间收集模块和历史收集模块均电性连接于数据收集模块，所述数据收集模块电性连接于数据传输模块。
[0010]一种安全性高的用电预判系统的使用方法，包括如下步骤：步骤一：A启动用电预判系统，用于系统的联网工作；步骤二：B开始数据收集模块，用于用电的各项数据收集工作；步骤三：C开始数据传输模块，用于将数据信息进行传输；步骤四：D开始数据处理模块，用于对收集到用电数据信息进行分类处理；步骤五：E开始数据分析模块，用于针对用电数据分析后的预判工作；步骤六：F开始安全诊断，用于对用电过程中可能出现的问题进行分析诊断；步骤七：G开始云服务器处理，用于对系统内各项数据的处理；步骤八：H开始数据中心，用于对系统内各项信息数据的存储。
[0011]作为本专利技术的一种优选方案，所述B包括B1开始电量收集模块，B2开始时间收集模块，B3开始历史收集模块。
[0012]作为本专利技术的一种优选方案，所述D包括D1开始日期划分模块，D2开始天气划分模块，D3开始季节划分模块，D4开始人口划分模块。
[0013]作为本专利技术的一种优选方案，所述E包括E1开始数据对比模块，E2开始平均分析模块，E3开始电量预判模块。
[0014]作为本专利技术的一种优选方案，所述F包括F1开始图谱研究模块，F2开始分类评估模块，F3开始故障挖掘模块，F4开始识别预判模块，F5开始智能检查模块，F6开始数据上传模块。
[0015]相比于现有技术，本专利技术的优点在于：通过安全诊断模块，可对用户的用电安全性进行诊断，可采取图谱研究、分类评估、故障挖掘、识别预判、智能检查等多样化的诊断方式对隐患进行诊断，它可以实现对用户用电安全性的分析处理，帮助用户排除隐患。
附图说明
[0016]图1为本专利技术的一种安全性高的用电预判系统的原理框图；图2为本专利技术的一种安全性高的用电预判系统的工作流程图；图3为本专利技术的一种安全性高的用电预判系统的数据收集模块工作流程图；图4为本专利技术的一种本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种安全性高的用电预判系统，包括用电预判系统（1），其特征在于，所述用电预判系统（1）的内部设置有数据处理模块（2），所述用电预判系统（1）的内部设置有数据分析模块（3），所述所述用电预判系统（1）的内部设置有安全诊断模块（4），所述用电预判系统（1）通过通讯网口电性连接有互联网（7），所述用电预判系统（1）通过通讯网口电性连接有云服务器（8），所述用电预判系统（1）通过通讯网口电性连接有数据中心（9），所述用电预判系统（1）通过通讯网口电性连接有数据传输模块（6），所述数据传输模块（6）通过通讯网口电性连接有数据收集模块（5）。2.根据权利要求1所述的一种安全性高的用电预判系统，其特征在于，所述数据处理模块（2）包括日期划分模块（21）、天气划分模块（22）、季节划分模块（23）和人口划分模块（24），所述日期划分模块（21）用于对用电的日期进行划分，所述天气划分模块（22）用于对用电天气进行划分，所述季节划分模块（23）用于对用电季节进行划分，所述人口划分模块（24）用于对用电人口进行划分，所述人口划分模块（24）电性连接于季节划分模块（23），所述季节划分模块（23）电性连接于天气划分模块（22），所述天气划分模块（22）电性连接于日期划分模块（21），所述日期划分模块（21）、天气划分模块（22）、季节划分模块（23）和人口划分模块（24）均电性连接于数据处理模块（2），所述数据处理模块（2）电性连接于用电预判系统（1）。3.根据权利要求1所述的一种安全性高的用电预判系统，其特征在于，所述数据分析模块（3）包括数据对比模块（31）、平均分析模块（32）和电量预判模块（33），所述数据对比模块（31）用于对收集数据与历史数据进行对比，所述平均分析模块（32）用于对用电量进行平均分析，所述电量预判模块（33）用于对后续用电量进行预判，所述电量预判模块（33）电性连接于平均分析模块（32），所述平均分析模块（32）电性连接于数据对比模块（31），所述数据对比模块（31）、平均分析模块（32）和电量预判模块（33）均电性连接于数据分析模块（3），所述数据分析模块（3）电性连接于用电预判系统（1）。4.根据权利要求1所述的一种安全性高的用电预判系统，其特征在于，所述安全诊断模块（4）包括图谱研究模块（41）、分类评估模块（42）、故障挖掘模块（43）、识别预判模块（44）、智能检查模块（45）和数据上传模块（46），所述图谱研究模块（41）用于依托电网电力营销多源数据知识图谱，构建新型电力系统下的客户用电安全业务知识图谱，辅助支撑用电安全风险评估与预判分析体系的构建，提升用电安全因素间隐性关系的挖掘效果，所述分类评估模块（42）运用基于人工智能的数据挖掘与分类技术，研究构建针对结构化和非结构化数据的智能用电风险评估与计算模型，实现客户用电风险的智能感知与精准识别，所述故障挖掘模块（43）基于智能用电检查知识图谱，从历史用电安全事故用户节点出发，借助节点之间的关联脉络关系，进行用电安全事故根因进行定位，并通过统计分析得到用电安全风险主要根因(行为、事件、或者设备等)集合，为后续用检工作提供类似重点关注点；为确定用电安全风险原因和制定用检安全计划提供参考，所述识别预判模块（44）用于依托知识图谱技术以及关联分析、层次分析法、预测推理等机器学习算法，通过用电安全影响因素的分析，用电安全指标体系的研究，构建潜在用电安全隐患智能识别与预判模型，实现用电关联感知分析、对可能的用电安全风险进行判别、预警，高效地控制用电风...

【专利技术属性】
技术研发人员：李金灿，刘祥吉，杨霞琴，王冰，李佩，张君，梁耀元，陈远，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司梧州供电局，
类型：发明
国别省市：