[发明专利]一种基于机器学习技术的智能电网信息管理方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于机器学习技术的智能电网信息管理方法及系统、存储介质，所述方法包括以下步骤：通过机器学习技术构建用户信息与用户用电计费方式的数据模型；所述机器学习技术至少包括以下一种：支持向量机及其改进算法、神经网络及其改进算法、聚类算法、极端学习机及其改进算法、集成学习算法及其改进算法和深度学习算法及其改进算法等算法；基于所述数据模型，输入用户的用户信息，获取用户用电计费方式数据。本发明通过机器学习技术，根据用户信息可以快速地制定出合理的待供电用户的计费方式，避免了通过人工进行制定审核的导致的计费方式不合理且周期较长的问题。

技术领域

本发明涉及电网信息领域，具体涉及一种基于机器学习技术的智能电网信息管理方法及系统、存储介质。

背景技术

数据分析，是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。随着机器学习技术的发展，在数据分析领域大放异彩，压倒了传统的统计学方法，成为主流。机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点，一条自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

信息平台是支撑统一坚强智能电网建设的公共平台和重要手段。统一坚强智能电网的建设对信息平台提出了更高的需求：要求实现信息的全面采集、流畅传输和高效处理，支撑电力流、信息流、业务流的高度一体化；要求建立信息共享透明、集成规范、功能强大的业务协同和互操作平台；要求海量的可靠存储与管理，充分挖掘信息的潜在价值，提升智能分析与决策的支持水平。具有“信息化、自动化、互动化”特征是坚强智能电网发展目标，电网的智能化体现为能够全面、及时地掌握电网运行的信息，综合各自动化功能系统对，提升智能分析与决策的支持水平。

如何实现智能电网快速准确分析用户信息，充分挖掘用户信息的潜在价值并做出最优的反应，对用户实现快速合理的电费计价，是智能电网建设的重要方面。

发明内容

鉴于以上技术问题，本发明的目的在于提供一种基于机器学习技术的智能电网信息管理方法及系统、存储介质，可以快速地制定出合理的待供电用户的计费方式，避免了通过人工进行制定审核的导致的计费方式不合理且周期较长的问题。

本发明采用以下技术方案：

一种基于机器学习技术的智能电网信息管理方法，包括以下步骤：

通过机器学习技术构建用户信息与用户用电计费方式的数据模型；所述机器学习技术至少包括以下一种：支持向量机及其改进算法、神经网络及其改进算法、聚类算法、极端学习机及其改进算法、集成学习算法及其改进算法和深度学习算法及其改进算法等算法；

基于所述数据模型，输入用户的用户信息，获取用户用电计费方式数据。

进一步的，通过机器学习技术构建用户信息与用户用电计费方式的数据模型的步骤具体包括：

采集用户信息及其对应的用电计费方式，并进行数据预处理；

基于用户信息获取用户需求数据，将所述用户需求数据作为机器学习技术的输入量，将所述用电计费方式作为机器学习技术的输出量；将p个用户需求的集合及其对应的用电计费方式集合组成p个训练样本，其中，p为正整数；