[发明专利]用户电力数据的用能分析方法

权利要求书

1.一种用户电力数据的用能分析方法，其特征是，包含以下步骤：

(1)数据整合：将各个源数据进行抽取汇总；

(2)用能数据分析：基于整合的数据，系统地确定分析的内容：包括用能能耗分析和诊断、能效指标确定、跟踪和智能数据处理；

(3)海量数据处理：对电量统计进行计算，包括电量数据按刻、时、天、月和年进行计算，对其中时间粒度对应的线路电量数据又分为分项计算、一级子项计算和二级子项计算，除此之外，还包含对应时间粒度进行异常电量分析、电流电压质量分析；

其中智能数据处理包括以下两个步骤：

a、缺失值处理：

为了弥补电量数据采集的缺失，采用多种算法模型进行处理，根据选择产生的曲线效果和特征值进行计算，对算法的效果进行评估，从而选取适合当前时间区段的缺失值计算模型；

b、数据分析和预测：

包含多种备用算法库，由人为触发进行探索性数据挖掘；在探索模式中选取数据分析算法对选定数据进行处理，产生数据分析结果；根据人为经验对挖掘模型进行甄选，经过多个专业人员和一段时间的甄选打分，对数据分析算法进行打分统计，产生报表；对打分最高的算法进行勾选移到常规算法库中，用来在常规模式进行常规数据挖掘。

2.根据权利要求1所述的用户电力数据的用能分析方法，其特征是，还包含电能质量评价的步骤，电能质量的评价从电压偏差、电压波动、电压闪变、频率偏差、三相不对称度、谐波、功率因数、瞬态过电压方面进行综合评价，获得各因素权重。

3.根据权利要求2所述的用户电力数据的用能分析方法，其特征是，在获得各因素权重后，采用熵权来进行各因素权重的修正。

4.根据权利要求1所述的用户电力数据的用能分析方法，其特征是，所述缺失值计算模型为：均值插补、同类均值插补、极大似然估计或多重插补。

5.根据权利要求1所述的用户电力数据的用能分析方法，其特征是，所述数据分析算法有：电量异常数据的智能诊断、峰谷电价与电量消耗的关联规则提取、电量负荷预测。

6.根据权利要求1所述的用户电力数据的用能分析方法，其特征是，所述海量数据处理运用集群技术提高负载均衡，通过执行脚本对数据分层计算、定时抽取和计算来减少计算的重复量。