【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农排用户数据处理，尤其涉及一种混合农排用户纯灌溉用电量计算方法及装置。
技术介绍
1、
2、农排用户是指专门用于农业排灌的用户，为了进行地下水超采综合治理，需要利用“以电折水”系数通过农排用户的机井用电量间接计算其用水量。但是农业灌溉机井档案中部分用户存在非灌溉用电行为，导致这种存在非灌溉用电行为的混合农排用户的纯灌溉用电量难以精确测算，进而影响灌溉用水量计量的准确性。
3、目前在灌溉用水量的精确计算方面，大多是从改进“以电折水”系数的角度来提高灌溉用水量的准确性，很少涉及利用“以电折水”系数计算灌溉用水量之前的纯灌溉用电量的识别。而目前的用电识别问题主要集中在供电系统等场景下，其数据通常直接从电表采集，包含特征信息较多，易于获取带标签的异常数据，处理相对简单，可采用特征工程方法提取特征进行有监督学习。
4、但是对于混合农排用户的纯灌溉用电量识别问题，由于其业务数据获取流程复杂，且难以取得带标签的训练数据，包含特征较少。因此采用一般机器学习方法进行混合农排用户的纯灌溉用电量识别，效果不佳且代价较大。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种混合农排用户纯灌溉用电量计算方法及装置，以解决目前的用电识别方法不适用于混合农排用户的纯灌溉用电量识别的问题。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种混合农排用户纯灌溉用电量计算方法，包括：
3、利用纯农排用户的纯灌溉相关业务数据，以重构误差最小为目标训练第一预设自编
4、利用第一自编码器输出的重构数据，以重构误差最大为目标训练第二自编码器，得到第二目标自编码器；
5、根据第一自编码器和第二目标自编码器确定区分纯灌溉数据和非纯灌溉数据的重构误差得分阈值；
6、根据所述重构误差得分阈值区分目标用户的灌溉相关业务数据中的纯灌溉数据和非纯灌溉数据，获得目标纯灌溉数据和目标非纯灌溉数据；
7、根据目标纯灌溉数据和目标非纯灌溉数据计算目标用户的纯灌溉用电量。
8、在一种可能的实现方式中，所述根据第一自编码器和第二目标自编码器确定区分纯灌溉数据和非纯灌溉数据的重构误差得分阈值，包括：
9、利用纯农排用户的纯灌溉相关业务数据和混合农排用户的灌溉相关业务数据构成测试集，并按照预设时间窗对所述测试集进行划分，得到窗口数据集；
10、将所述窗口数据集中的各个窗口数据分别输入第一自编码器和第二目标自编码器，获得每个窗口数据对应的第一重构结果和第二重构结果；
11、根据每个窗口数据对应的第一重构结果和第二重构结果，获得每个窗口数据的结果得分；
12、对所有窗口数据的结果得分进行分类，并根据分类结果确定区分纯灌溉数据和非纯灌溉数据的重构误差得分阈值。
13、在一种可能的实现方式中，所述根据每个窗口数据对应的第一重构结果和第二重构结果，获得每个窗口数据的结果得分，包括：
14、根据获得每个窗口数据的结果得分；
15、其中，为每个窗口数据的结果得分，为每个窗口数据，为每个窗口数据对应的第一重构结果，为每个窗口数据对应的第二重构结果，α和β为调整模型灵敏度的超参数。
16、在一种可能的实现方式中，所述对所有窗口数据的结果得分进行分类，并根据分类结果确定区分纯灌溉数据和非纯灌溉数据的重构误差得分阈值，包括：
17、以聚类数目为两类对所有窗口数据的结果得分进行聚类，获得聚类结果；
18、根据聚类结果中的两类结果得分计算区分纯灌溉数据和非纯灌溉数据的重构误差得分阈值。
19、在一种可能的实现方式中，所述利用纯农排用户的纯灌溉相关业务数据和混合农排用户的灌溉相关业务数据构成测试集，包括：
20、对纯农排用户的纯灌溉相关业务数据和混合农排用户的灌溉相关业务数据进行预处理；
21、对预处理后的各项数据进行标准化处理，构成测试集。
22、在一种可能的实现方式中，所述根据所述重构误差得分阈值区分目标用户的灌溉相关业务数据中的纯灌溉数据和非纯灌溉数据，获得目标纯灌溉数据和目标非纯灌溉数据，包括：
23、将目标用户的灌溉相关业务数据按照预设时间窗进行划分，获得目标窗口数据集；
24、将所述目标窗口数据集中的每个目标窗口数据分别输入第一自编码器和第二目标自编码器，获得每个目标窗口数据的目标结果得分；
25、将所述目标结果得分与所述重构误差得分阈值进行比较，根据比较结果将所述目标结果得分对应的目标窗口数据标记为纯灌溉数据或非纯灌溉数据，获得目标纯灌溉数据和目标非纯灌溉数据。
26、在一种可能的实现方式中，所述根据目标纯灌溉数据和目标非纯灌溉数据计算目标用户的纯灌溉用电量，包括：
27、将各个目标非纯灌溉数据输入预设灌溉数据拟合模型中进行拟合，获得各个目标非纯灌溉数据对应的目标拟合灌溉数据；
28、计算各个目标纯灌溉数据和各个目标拟合灌溉数据对应的用电量之和，得到目标用户的纯灌溉用电量。
29、在一种可能的实现方式中，所述预设灌溉数据拟合模型的训练过程包括：
30、利用纯农排用户的纯灌溉相关业务数据构建拟合训练集；
31、利用所述拟合训练集对初始时间序列拟合模型进行训练，得到目标时间序列拟合模型；
32、在所述目标时间序列拟合模型的平均绝对百分误差和平均绝对误差满足预设条件时，获得预设灌溉数据拟合模型。
33、第二方面，本专利技术实施例提供了一种混合农排用户纯灌溉用电量计算装置，包括：
34、第一处理模块，用于利用纯农排用户的纯灌溉相关业务数据，以重构误差最小为目标训练第一预设自编码器和第二预设自编码器，得到第一自编码器和第二自编码器；
35、第二处理模块，用于利用第一自编码器输出的重构数据，以重构误差最大为目标训练第二自编码器，得到第二目标自编码器；
36、第三处理模块，用于根据第一自编码器和第二目标自编码器确定区分纯灌溉数据和非纯灌溉数据的重构误差得分阈值；
37、第四处理模块，用于根据所述重构误差得分阈值区分目标用户的灌溉相关业务数据中的纯灌溉数据和非纯灌溉数据，获得目标纯灌溉数据和目标非纯灌溉数据；
38、计算模块，用于根据目标纯灌溉数据和目标非纯灌溉数据计算目标用户的纯灌溉用电量。
39、在一种可能的实现方式中，所述第三处理模块，具体用于：
40、利用纯农排用户的纯灌溉相关业务数据和混合农排用户的灌溉相关业务数据构成测试集，并按照预设时间窗对所述测试集进行划分，得到窗口数据集；
41、将所述窗口数据集中的各个窗口数据分别输入第一自编码器和第二目标自编码器，获得每个窗口数据对应的第一重构结果和第二重构结果；
42、根据每个窗口数据对应的第一重构结本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种混合农排用户纯灌溉用电量计算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的混合农排用户纯灌溉用电量计算方法，其特征在于，所述根据第一自编码器和第二目标自编码器确定区分纯灌溉数据和非纯灌溉数据的重构误差得分阈值，包括：
3.根据权利要求2所述的混合农排用户纯灌溉用电量计算方法，其特征在于，所述根据每个窗口数据对应的第一重构结果和第二重构结果，获得每个窗口数据的结果得分，包括：
4.根据权利要求2所述的混合农排用户纯灌溉用电量计算方法，其特征在于，所述对所有窗口数据的结果得分进行分类，并根据分类结果确定区分纯灌溉数据和非纯灌溉数据的重构误差得分阈值，包括：
5.根据权利要求2所述的混合农排用户纯灌溉用电量计算方法，其特征在于，所述利用纯农排用户的纯灌溉相关业务数据和混合农排用户的灌溉相关业务数据构成测试集，包括：
6.根据权利要求1-5任一项所述的混合农排用户纯灌溉用电量计算方法，其特征在于，所述根据所述重构误差得分阈值区分目标用户的灌溉相关业务数据中的纯灌溉数据和非纯灌溉数据，获得目标纯灌溉数据和目标非纯灌溉数
7.根据权利要求1-5任一项所述的混合农排用户纯灌溉用电量计算方法，其特征在于，所述根据目标纯灌溉数据和目标非纯灌溉数据计算目标用户的纯灌溉用电量，包括：
8.根据权利要求7所述的混合农排用户纯灌溉用电量计算方法，其特征在于，所述预设灌溉数据拟合模型的训练过程包括：
9.一种混合农排用户纯灌溉用电量计算装置，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的混合农排用户纯灌溉用电量装置，其特征在于，所述第三处理模块，具体用于：
...【技术特征摘要】
1.一种混合农排用户纯灌溉用电量计算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的混合农排用户纯灌溉用电量计算方法，其特征在于，所述根据第一自编码器和第二目标自编码器确定区分纯灌溉数据和非纯灌溉数据的重构误差得分阈值，包括：
3.根据权利要求2所述的混合农排用户纯灌溉用电量计算方法，其特征在于，所述根据每个窗口数据对应的第一重构结果和第二重构结果，获得每个窗口数据的结果得分，包括：
4.根据权利要求2所述的混合农排用户纯灌溉用电量计算方法，其特征在于，所述对所有窗口数据的结果得分进行分类，并根据分类结果确定区分纯灌溉数据和非纯灌溉数据的重构误差得分阈值，包括：
5.根据权利要求2所述的混合农排用户纯灌溉用电量计算方法，其特征在于，所述利用纯农排用户的纯灌溉相关业务数据和混合农排用...
【专利技术属性】
技术研发人员：李梦宇，徐文涛，张晶，康之增，杨迪，王鸿玺，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：
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