[发明专利]一种基于电力扶贫大数据的综合利用方法

说明书

本发明公开了一种基于电力扶贫大数据的综合利用方法，涉及大数据应用技术领域。本发明包括以下步骤：a.获取各影响因素的数据，通过计算各影响因素的比重，获得村供用电基本情况指数J；b.获取各影响因素的数据，通过计算各影响因素的比重，获得居民用电行为指数Y。c.获取各影响因素的数据，通过计算各影响因素的比重，获得村居幸福指数f(n)。本发明根据电力大数据，更加准确、全面衡量贫困居民幸福指数，进而为扶贫成效评估提供参考。

技术领域

本发明属于大数据应用技术领域，涉及一种基于电力扶贫大数据的综合利用方法。

背景技术

十八大以来，以习近平同志为核心的党中央把脱贫攻坚作为实现第一个百年奋斗目标的重点工作。2015年11月，中央扶贫开发工作会议召开，要求2020年全面建成小康社会，打赢脱贫攻坚战。2020年是全面建成小康社会之年，也是脱贫攻坚决战决胜、全面收官之年。为服务政府全面完成脱贫攻坚任务，巩固脱贫成果，我们通过“大数据”技术，运用电力综合数据，对贫困村供电可靠性、台区供电品质、用电量及生活品质提升、煤改电及井井通负荷情况进行分析，完成了对扶贫成效的精准评估，助力政府科学决策，服务高质量打赢脱贫攻坚战。

目前，已有的评估模型不能很好的根据采集的数据进行各种指数的评估，特别是对于评估贫困居民的幸福指数方面，现有的评估模型数据单一，无法很好构建多维数据间的关联；另一方面，未从电力综合数据方面评估贫困居民幸福指数模型。

发明内容

本发明为了弥补现有技术的不足，提供了一种基于电力扶贫大数据的综合利用方法，实现了对贫困居民村供电基本情况指数、居民用电行为指数和村居幸福指数的有效计算。本发明是通过如下技术方案实现的：本发明提供了一种基于电力扶贫大数据的综合利用方法，包括以下步骤：

a. 获取各影响因素的数据，通过计算各影响因素的比重，获得村供用电基本情况指数J；

b. 获取各影响因素的数据，通过计算各影响因素的比重，获得居民用电行为指数Y；

c. 获取各影响因素的数据，通过计算各影响因素的比重，获得村居幸福指数f(n)。

优选的，村供用电基本情况指数算法模型如下：

其中以上各公式中各符号的注释见下表。

优选的，公共产业收入情况因子为所有的公共产业收入之和；供电品质因子为平均负载率；用电结构因子为一般工业和大工业占用的用电量占村庄总用电量的比例；单项得分相加得到村供用电基本情况指数。

优选的，居民用电行为指数的算法模型如下：

其中以上各公式中各符号的注释见下表。

优选的，分别计算各单项行为因子，用电量因子：根据用电量数据计算户均用电量方差；

缴费行为因子：计算线上缴费户数占总户数的比例；

电费余额因子：根据电费余额数据计算户均电费余额方差；

计算居民用电行为指数：将单项行为因子的得分与相关权重相乘后累加，得到居民用电行为指数。

优选的，村居幸福指数算法模型如下：

其中以上各公式中各符号的注释见下表。

优选的，用电基本情况因子：计算其方差并与其权重相乘即为用电基本情况因子得分；

居民用电行为因子：计算其方差并与其权重相乘即为居民用电行为因子得分；