一种用户用电能效评估系统技术方案

本发明专利技术属于用电能效分析技术领域，具体涉及一种用户用电能效评估系统，包括依次连接的数据信息采集模块、聚类模型计算模块、数据信息存储模块、评估模型构建模块、评估结果输出模块，本发明专利技术利用自适应FCM聚类算法识别用电客户群体特征并对其进行科学划分，将采集的能效指标数据载入到数据信息存储模块后，依据得到的分组信息进行分块整理，而后接入评估模型构建模块，通过熵值法对每组用户群体赋予不同的指标权重分配，最终输出不同客户群体的用电能效。本发明专利技术的系统基于大数据分析，各模块均实施完整且高效的数据关联，可以提高用电客户能效评估的精度与效率。能效评估的精度与效率。能效评估的精度与效率。

【技术实现步骤摘要】
一种用户用电能效评估系统


[0001]本专利技术属于用电能效分析
，具体涉及一种用户用电能效评估系统。

技术介绍

[0002]当欲促进能源利用效率提升、优化能源消费结构，准确有效的能效评估无疑是其中的关键环节。如今数字经济发展势头迅猛，相比传统算法，载入大数据分析等数字化模块能够高效划分用电客户群体，使得能效评估的结果与实际更为贴合。因此，如何利用数字化技术改善电力能效评估方法，更为精准地反映能源消耗表现以利好于节能减排工作的展开，成为当前亟需深入探讨的现实问题。
[0003]以往在进行用电能效评估时大多直接依据大样本选取相关指标，而后构建综合评价体系以完成测算，其中包括诸如层次分析法等的主观赋权方法，也不乏类似主成分分析法和熵值法等的客观赋权手段。中国公开专利技术申请一种用户用电能效评估方法(公布号：CN105427191A)从综合能耗、生产信息、用能系统与电能质量四个方面着手，构建基于组合赋权法的电力用户用电能效的评价体系，佐之以物元可拓模型实现对用电能效的综合分析，但该方法未能有效辨别客户群体的不同特征，所得结果的实际适用性还有待加强。中国公开专利技术申请一种针对用户行为分析的电力大数据数据质量的评估方法(公布号：CN111553550A)针对用户行为进行数据分析，通过数据采集模型完成信息搜集后，进行整合、分类与多组分层抽样，进而利用中央处理模块完成对各类用户行为下电力大数据的评估，以期制定合科学且个性化的用电指引策略，然而该思路尚未拓展到能效测度方面。

技术实现思路

[0004]为了能够解决针对各类客户的用电能效评估分析的技术难题，提高用电客户能效评估的精度与效率，本专利技术提供了一种用户用电能效评估系统，具体技术方案如下：
[0005]一种用户用电能效评估系统，包括数据信息采集模块、聚类模型计算模块、数据信息存储模块、评估模型构建模块、评估结果输出模块；
[0006]所述数据信息采集模块、聚类模型计算模块、数据信息存储模块、评估模型构建模块、评估结果输出模块依次连接；
[0007]所述数据信息采集模块用于采集包括客户规模、用电价格和信用等级在内的用电用户的信息与能效指标数据，并将采集的数据输入聚类模型计算模块；
[0008]所述聚类模型计算模块用于根据数据信息采集模块采集的信息并采用自适应FCM聚类模型对用电用户进行分组，并输出聚类结果至数据信息存储模块；
[0009]所述数据信息存储模块用于将已获得的用电用户分组信息数据进行整理，并依据分组信息将能效指标数据做分块储存；
[0010]所述评估模型构建模块用于建立用电能效指标体系，利用客观赋权的熵值法构建用电能效评估模型；
[0011]所述评估结果输出模块用于结合数据信息存储模块储存的数据对各个用电用户
分组的用电能耗进行测算并输出测算结果。
[0012]优选地，所述评估模型构建模块采用的自适应FCM聚类模型具体为：
[0013]设定X＝{x1,x2,
…
,x
n
}为样本数据集，模型的目标函数如下：
[0014][0015][0016]其中，J(
·
)为自适应FCM聚类模型的目标函数，n为样本数量，c则为类别数目，x
j
为第j个样本点，ν
i
为第i个聚类中心，u
ij
为x
j
对ν
i
的隶属程度，m为模糊因子，||
·
||表示欧氏距离，为x
j
的自适应权重，p则为自适应指数。
[0017]优选地，所述评估模型构建模块抽取各个用电用户分组的特征并完成相应选择，以特征为依据计算其中每个样本与对应聚类中心的相似程度，而后进行用电用户分组工作，最终输出聚类结果。
[0018]优选地，所述能效指标包括经济效益、电能信息、生产能耗和环保表现四个一级指标。
[0019]优选地，所述经济效益指标包括总耗电量、节电率、节电量三个二级指标。
[0020]优选地，所述电能信息指标包括各相电压、各相电流、功率因数、三相偏差、负载率五个二级指标。
[0021]优选地，所述生产能耗指标包括产品能耗、设备能耗两个二级指标。
[0022]优选地，所述环保表现指标包括电磁噪声、谐波含量、温度、湿度四个二级指标。
[0023]优选地，所述评估结果输出模块具体是：根据已得的用电用户分组信息为每个群组单独计算指标权重配比，并运用熵值法对对应群组的用电能效进行测算。
[0024]本专利技术的有益效果为：本专利技术提供了一种用户用电能效评估系统，利用自适应FCM聚类算法识别用电客户群体特征并对其进行科学划分，将采集的能效指标数据载入到数据信息存储模块后，依据得到的分组信息进行分块整理，而后接入评估模型构建模块，通过熵值法对每组用户群体赋予不同的指标权重分配，最终输出不同客户群体的用电能效。本专利技术的系统基于大数据分析，各模块均实施完整且高效的数据关联，如此可以提高用电客户能效评估的精度与效率。
附图说明
[0025]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
[0026]图1为本专利技术的系统原理图。
具体实施方式
[0027]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施
例，都属于本专利技术保护的范围。
[0028]应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0029]还应当理解，在本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0030]还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0031]如图1所示，本专利技术的具体实施方式提供了一种用户用电能效评估系统，包括数据信息采集模块、聚类模型计算模块、数据信息存储模块、评估模型构建模块、评估结果输出模块；
[0032]所述数据信息采集模块、聚类模型计算模块、数据信息存储模块、评估模型构建模块、评估结果输出模块依次连接；
[0033]所述数据信息采集模块用于采集包括客户规模、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户用电能效评估系统，其特征在于，包括数据信息采集模块、聚类模型计算模块、数据信息存储模块、评估模型构建模块、评估结果输出模块；所述数据信息采集模块、聚类模型计算模块、数据信息存储模块、评估模型构建模块、评估结果输出模块依次连接；所述数据信息采集模块用于采集包括客户规模、用电价格和信用等级在内的用电用户的信息与能效指标数据，并将采集的数据输入聚类模型计算模块；所述聚类模型计算模块用于根据数据信息采集模块采集的信息并采用自适应FCM聚类模型对用电用户进行分组，并输出聚类结果至数据信息存储模块；所述数据信息存储模块用于将已获得的用电用户分组信息数据进行整理，并依据分组信息将能效指标数据做分块储存；所述评估模型构建模块用于建立用电能效指标体系，利用客观赋权的熵值法构建用电能效评估模型；所述评估结果输出模块用于结合数据信息存储模块储存的数据对各个用电用户分组的用电能耗进行测算并输出测算结果。2.根据权利要求1所述的一种用户用电能效评估系统，其特征在于，所述评估模型构建模块采用的自适应FCM聚类模型具体为：设定X＝{x1,x2,
…
,x
n
}为样本数据集，模型的目标函数如下：}为样本数据集，模型的目标函数如下：其中，J(
·
)为自适应FCM聚类模型的目标函数，n为样本数量，c则为类别数目，x
j
为第j个样本点，ν
i
为第i个聚类中心，u
ij...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩帅，卢健斌，陈卫东，吴宁，郭小璇，姚知洋，阮诗雅，肖静，郭敏，吴晓锐，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：