[发明专利]基于混合计费数据的电力计费公平性智能分析系统及方法

权利要求书

1.基于混合计费数据的电力计费公平性智能分析系统，该分析系统包括数据集成部分、数据处理部分、模型训练部分、公平性分析模块和输出模块；其特征在于：所述数据处理部分的输入端与数据集成部分的输出端进行连接，所述数据处理部分的输出端与模型训练部分的输入端进行连接，所述公平性分析模块的输入端与模型训练部分的输出端进行连接，所述输出模块的输入端与公平性分析模块的输出端进行连接；

所述数据集成部分包括基础数据整合模块以及与基础数据整合模块的输入端进行连接的档案数据集成模块和用电行为数据集成模块；

所述档案数据集成模块用于与现有电力营销计费系统的库表进行交互，进行用户档案的全量初始化增量以及读取、处理、更新、储存为系统所需的统一格式，并完成档案变更历史记录储存管理、索引规划及构建工作，用户档案主要是分类型数据；

所述用电行为数据集成模块用于同时监测及读取来源不同、格式不同的多源用户用电行为数据并进行相应的类型转换、特征选择、异常数据处理、无效数据筛查、多源数据关联及储存工作，用电行为数据主要是数值型数据；

所述基础数据整合模块用于将所述档案数据集成模块和用电行为数据集成模块收集到的数据进行进一步的关联整合，对部分用电行为数据不全、档案发生重大变更的用户进行针对性处理，生成联合宽表或视图；

所述数据处理部分包括分类型特征处理模块和数值型特征处理模块；

所述分类型特征处理模块用于对所述基础数据整合模块生成的联合宽表或视图中的离散型数据进行收集、统计和处理，将算法无法直接处理的文本数据转化为能被接受的数值型数据，并构建特征向量模型；

所述数值型特征处理模块用于对所述基础数据整合模块生成的联合宽表或视图中的连续型数据进行标准化、统计、预计算及特征值计算，并构建特征向量模型；

所述模型训练部分包括计费档案加权总熵增益计算与公平性分析模型训练模块和档案驱动的用电行为公平性度量模型训练模块；

所述计费档案加权总熵增益计算与公平性分析模型训练模块用于使用所述分类型特征处理模块生成的特征向量训练模型，收集及计算用于算取每条数据总熵增益值的所需信息；

所述档案驱动的用电行为公平性度量模型训练模块用于将所述分类型特征处理模块生成的特征向量与所述数值型特征处理模块生成的特征向量组合生成新的特征向量，并用新特征向量训练用电行为公平性分析模型，计算包括每个离散型变量值所对应数据特征向量的均值向量及对应数据量在内信息；

所述公平性分析模块调用所述计费档案加权总熵增益计算与公平性分析模型训练模块和所述档案驱动的用电行为公平性度量模型训练模块得到的信息以分别分析计算每个用户的计费档案加权总熵增益及该用户与其同档案用户特征向量的均值向量的余弦距离，组合得到用户的混合属性计费公平异常评估值；

所述输出模块用于根据需求筛选出计费公平异常评估值较高的用户，并将用户档案和用电行为的异常评估值保存到数据仓库中以供后期人工筛查及复合参考；

总熵的计算公式为：

其中：HL_x为数据集x的总熵，y为离散属性集合，i为属性索引，y_i为索引为i的离散属性，m为离散属性的个数，j离散属性的一个取值；p(y_i，j)为属性y_i取值为y_i，j的概率；log为取对数；H_x(y_i)表示在数据集x内离散属性y_i的信息熵；

每个属性的权重计算公式为：

其中：w_x为属性y_i的权重，表示自然指数e的指数操作；

在输入待测数据集时，计算每条数据每个属性在该数据不存在时的条件熵，将条件熵与该属性的信息熵求差，将所有属性加权求和得到加权熵增益作为档案异常系数；

加权熵增益计算公式：

其中：

表示加权熵增益，H_x\(x₀)(y_i)代表去掉当前数据(x₀)后的总熵；

所述预计算包括计算所述基础数据整合模块生成的联合宽表或视图中的连续型数据的平均数或中位数。