基于动态标签灵活展示区域高压用户用电趋势的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于动态标签灵活展示区域高压用户用电趋势的方法，解决了现有技术的不足，方法包括：步骤1，获取用户用电元数据，对元数据进行加工整合；步骤2，构建平台标签，将标签信息及标签对应的用户信息存储进入平台数据库；步骤3，对平台标签进行数据筛选、生成和加工，生成用电指数；步骤4，预测模块对用电指数进行趋势预测，生成用户用电的预测值。生成用户用电的预测值。生成用户用电的预测值。

【技术实现步骤摘要】
基于动态标签灵活展示区域高压用户用电趋势的方法


[0001]本专利技术涉及用电管理
，尤其是指基于动态标签灵活展示区域高压用户用电趋势的方法。

技术介绍

[0002]随着我国经济、社会的快速发展，各行各业对电力的需求越来越大，工业发展与扩张与电力需求总是呈现正相关。因此，电力的分配占比以及使用趋势在很大程度上反应了一个区域的经济发展趋势、行业分布状况以及行业发展态势。在此前提下，图像化电力分配以及使用趋势是必要的，这是对政府工作决策的一种有效支撑。
[0003]目前国内反应电力趋势的技术平台大都是一种概览，缺乏对趋势内部不同情况的解析和判断，因此对于不同用户群体用电趋势反应不够灵敏，需要后台人工审核才能得到具体结论。在这样的前提下，往往浪费了大量人力，还容易错失精准把控经济变化的时机，带来不可估量的损失。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是克服现有技术中电力的用电趋势图像化展示内容较为单一，不能进行机械和判断，缺乏对用电趋势图像化展示内容对用户群体用电趋势做出准确判断的缺点，提供一种基于动态标签灵活展示区域高压用户用电趋势的方法。
[0005]本专利技术的目的是通过下述技术方案予以实现：基于动态标签灵活展示区域高压用户用电趋势的方法，包括以下步骤：步骤1，获取用户用电元数据，对元数据进行加工整合；步骤2，构建平台标签，将标签信息及标签对应的用户信息存储进入平台数据库；步骤3，对平台标签进行数据筛选、生成和加工，生成用电指数；步骤4，预测模块对用电指数进行趋势预测，生成用户用电的预测值。
[0006]作为优选，所述的步骤3生成用电指数的方法为：获取标签信息对应的所有用户集的电量信息，通过与预先设定好的基准电量对比转化为用电指数；同时对用电指数进行MA指数计算和RSI指标计算，MA指数和RSI指标构成用电指标趋势。
[0007]作为优选，对于两个不同的平台标签，还进行用电指数相关性分析，用于判断两个平台标签对应的产业结构变化的趋势是否一致，样本公式为：其中，n是样本数量，Xi,Yi是变量X，Y对应的i点观测值，是X样本平均数，是Y样本平均数，r的取值在
‑
1与1之间，取值为1时，表示两个随机变量之间呈完全正相关关系；取值为
‑
1时，表示两个随机变量之间呈完全负相关关系；取值为0时，表示两个随机变量之
间线性无关。
[0008]作为优选，所述的平台标签还包括自定义平台标签，自定义平台标签的生成方法为生成自定义属性平台标签，具体为：根据数据字典进行数据匹配，再通过数据字典匹配到具体的用户数据，从而生成自定义属性平台标签，把生成的自定义属性平台标签存入到平台数据库中。
[0009]作为优选，所述的平台标签还包括自定义平台标签，自定义平台标签的生成方法生成自定义概念平台标签，具体为：用户导入不同维度的自定义用户集合，通过这些自定义用户集合的共同特征进行分类扫描和匹配，从而生成自定义概念平台标签，把生成的自定义概念平台标签存入到平台数据库中。
[0010]作为优选，所述的平台标签还包括自定义平台标签，自定义平台标签的生成方法为生成自定义概念平台标签，具体为：用户导入不同维度的自定义用户集合，通过这些自定义用户集合的共同特征进行分类扫描和匹配，从而生成自定义概念平台标签，把生成的自定义概念平台标签存入到平台数据库中。
[0011]作为优选，基于动态标签灵活展示区域高压用户用电趋势的方法还对用电指数生成K线图信息，单个K线图表示用户某一天的用电信息，单个K线图包括起始负荷信息、结束负荷信息、最高负荷信息和最低负荷信息，起始负荷取自每个用户当天第一个记录的负荷值，结束负荷为当天最后记录负荷值，最高负荷信息和最低负荷信息分别由当天最高和最低点组成。
[0012]作为优选，所述的单个K线图的实体中点为用户的用电平均负荷值，将所有的K线图的中点进行曲线拟合构成用户的用电平均负荷值曲线，对于新生成的单个K线图，若其平均负荷的值与用电平均负荷值曲线对应的值的差值超过预设的阈值，则判断该K线图对应的当天用户用电异常，系统做出提示提醒相关人员。
[0013]本专利技术的有益效果是：本专利技术通过对动态标签来展示不同维度不同粒度下，不同用户集群的用电趋势变化，用户自由搭配不同维度标签，选择对应操作，如切换标签、关联分析、预测分析、时间维度切换、电量结构占比、用户K线图等等。本专利技术的方案可以对用户的用电趋势做出有效预测，同时对于用电异常的情况可以进行及时的反馈，丰富了用电趋势图像化展示的效果，提升了用电趋势图像化展示的作用。
附图说明
[0014]图1是本专利技术的一种流程示意图；图2是本专利技术固定化平台标签生成的流程示意图；图3是本专利技术自定义平台标签生成的流程示意图；图4是本专利技术自定义平台标签维护的流程示意图；图5是本专利技术的K线信息说明图；图6是本专利技术某平台K线图。
具体实施方式
[0015]下面结合附图和实施例对本专利技术进一步描述。
[0016]实施例：
基于动态标签灵活展示区域高压用户用电趋势的方法，如图1所示，包括以下步骤：步骤1，获取用户用电元数据，对元数据进行加工整合；这一步是整个平台的数据支撑，元数据过于庞大且繁杂，需要进行整合、筛选、加工，从而成为标签平台的基础信息表。此阶段主要在浙电云云台上进行，运用平台SQL语法，后续数据更新通过云平台定时任务执行。
[0017]步骤2，构建平台标签，将标签信息及标签对应的用户信息存储进入平台数据库；在步骤1进行完毕后，标签平台已经有用户信息表，基于此表，可以建立用户数据字典，提取关键字和建立相对应的匹配规则，基于数据字典匹配出两个基础维度——地区和行业。基于此两个维度，进行基础逻辑组合。基础的平台固化标签为一对一组合，行业层级结构和地区层级结构一对一也包含在内。因为一对多情况下，固化标签会多达上亿条，不利于平台初始化以及后续信息更新维护，因此这一块放在自定义标签中完成。初始化标签后，将标签信息以及标签对应用户信息存储进入平台数据库。步骤2涉及表结构如表1、2。
[0018]表1标签表标签标识行业地区容量标签名称所属用户是否删除.....................表2标签用户表标签标识用户标识......步骤3，对平台标签进行数据筛选、生成和加工，生成用电指数；这一阶段是基于步骤二生成的标签信息，针对每个标签获取标签对应的用户信息，对这个用户集生产数据进行加工，生成用电指数，RSI强弱指标等，此阶段生成的数据可以直接用于平台页面展示。此阶段用于展示的表结构如表3。
[0019]表3信息展示表标签标识标签名称数据日期用电信息MA指标RSI指标用户数用电指数........................步骤4，预测模块对用电指数进行趋势预测，生成用户用电的预测值。平台除了展示标签整合的用电趋势，对用电的预测也是很重要的一块，预测模块采用的是现阶段国际通用的LSTM神经网络预测算法，先通过数据进行模型训练，再调整公历农历的变化参数，最本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于动态标签灵活展示区域高压用户用电趋势的方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1，获取用户用电元数据，对元数据进行加工整合；步骤2，构建平台标签，将标签信息及标签对应的用户信息存储进入平台数据库；步骤3，对平台标签进行数据筛选、生成和加工，生成用电指数；步骤4，预测模块对用电指数进行趋势预测，生成用户用电的预测值。2.根据权利要求1所述的基于动态标签灵活展示区域高压用户用电趋势的方法，其特征是，所述的步骤3生成用电指数的方法为：获取标签信息对应的所有用户集的电量信息，通过与预先设定好的基准电量对比转化为用电指数；同时对用电指数进行MA指数计算和RSI指标计算，MA指数和RSI指标构成用电指标趋势。3.根据权利要求1所述的基于动态标签灵活展示区域高压用户用电趋势的方法，其特征是，对于两个不同的平台标签，还进行用电指数相关性分析，用于判断两个平台标签对应的产业结构变化的趋势是否一致，样本公式为：其中，n是样本数量，Xi,Yi是变量X，Y对应的i点观测值，是X样本平均数，是Y样本平均数，r的取值在
‑
1与1之间，取值为1时，表示两个随机变量之间呈完全正相关关系；取值为
‑
1时，表示两个随机变量之间呈完全负相关关系；取值为0时，表示两个随机变量之间线性无关。4.根据权利要求1所述的基于动态标签灵活展示区域高压用户用电趋势的方法，其特征是，所述的平台标签还包括自定义平台标签，自定义平台标签的生成方法为生成...

【专利技术属性】
技术研发人员：金家红，沈志宏，张良，凌玲，常冲，胡利辉，周晟，沈坚林，沈旭明，韩保礼，吴昊，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司，
类型：发明
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