[发明专利]一种基于用户用电信息的居民用电行为分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及智能电网中居民用电行为分析方法，具体涉及一种基于用户用电信息的居民 用电行为分析方法。

背景技术

节能减排是国家在新形势下提出的国民经济和社会发展的约束性指标，也是每个公民应 尽的义务。在传统电网中，电网运营方只能获得粗粒度的电力负荷数据，无法获得单个用电 户的某个小时或某天的具体电量消耗，也就没法发现用户的用电浪费行为。而在智能电网中， 随着具有实时自动读表功能的智能电表的普及，电网运营方能够获得用电户更加精细的用电 量信息，通过每15分钟从智能电表获取的信息，甚至能判断用电户正在使用的电器。智能电 网赋予了电网运营方挖掘更多用电户信息的能力，其中就包括对用电户不合理用电行为的检 测与度量。电网运营方挖掘居民浪费的用电量，可以提供差异化定价，以惩罚居民的用电浪 费行为，约束居民的用电习惯。

常州大学的刘俊等提出了一种单个用电户通过与自身历史用电量特征进行比较，以判断 是否不节约用电的方法(专利名称：不节约用电的检测系统及其检测方法，授权号： CN103077439A)。该方法适用于用电户对自身用电情况的检测，需要每个用电户部署数据库 和监测设备，以记录和管理自身多达数年数月的历史用电记录，不符合智能电网环境；同时， 该方法基于与自身历史记录的比较，没有利用多个用电户的用电数据；该方法提出的是一种 浪费用电的检测方法，不包括对浪费的用电量进行度量。

发明内容

为解决上述现有技术中的不足，本发明的目的是提供一种基于用户用电信息的居民用电 行为分析方法，该方法通过智能电表收集的用电量信息挖掘居民费电行为和信息的方法，检 测居民的费电行为，估算费电量，进而为电网运营方的差异化定价提供依据，约束居民的费 电行为。

本发明的目的是采用下述技术方案实现的：

本发明提供一种基于用户用电信息的居民用电行为分析方法，其改进之处在于，所述方 法包括下述步骤：

1)收集用电户用电量信息；

2)用电户分组；

3)用电特征提取；

4)组特征提取；

5)用电浪费行为的判定，即异常检测；

6)计算浪费用电量；

7)输出浪费用电量。

进一步地，所述步骤1)中，电网运营者收集管辖区域采集周期Tc内所有N个用电户 的用电量信息，并记录在用电量数据库中；将运算周期Ty内居民的用电量数据库作为输入。

进一步地，所述步骤2)中，对用电量数据中的N个用电户按照地区分区，再按照周 期性用电量组成的长度为Ty/Tc的向量C的变化特征进行聚类分析，分为M组，记为G， 其中第i组为Gi；使得每一组中用电户的用电量特征相同；或按照区域对用电户分组，包括 按照同一个小区或同一幢宿舍楼的用电户进行分组，同一区域具有相似的作息特征，且对用 电量有影响的环境因素相同，环境因素包括季节、天气和气温因素。

进一步地，所述步骤3)中，对于每一组Gi内的用电户，从用电量向量CV中提取组 内每一个用电户G_ij的用电量变化特征，包括每个用电高峰的开始时间和结束时间，记用电量 变化特征为V_ij。

进一步地，所述步骤4)中，通过组内每个用电户的用电量变化特征V_ij，拟合组内用 电特征为高斯分布，即计算组内用电高峰的平均开始时间和方差，得到高斯分布的均值为组 特征GV_i＝f(V_i1,V_i2,…)，构成组特征中的高峰开始时间特征，组特征GV_i即为定义在该组上 的合理用电特征。

进一步地，所述步骤5)中，对于每一组G_i内的用电户，比较用电量变化特征V_ij和组 特征GV_i之间的Mahalanobis距离(马氏距离)，若用电户的用电量变化特征V_ij和组特征GV_i的偏差在两个标准差以上，即为异常，则进一步判断是否有用电浪费行为或极度省电行为。