[发明专利]基于电力数据和多元数据建立低压居民特征画像的方法和系统

说明书

本申请公开了基于电力数据和多元数据建立低压居民特征画像的方法和系统，方法包括：获取低压居民的电力相关数据并预处理；建立用户用电长期、短期、准实时特征画像模型；根据特征画像模型，计算低压居民的长期、短期、准实时特征画像；对模型计算结果进行验证；根据验证结果进行特征画像模型优化，直到模型计算结果表征情况和实际情况相比满足要求；使用优化后的特征画像模型对低压居民进行特征画像计算。本发明可以通过用电数据和外部数据准确的把握用户的用电状态，为更好的服务用户打下坚实的基础。

技术领域

本发明属于电力数据特征分析技术领域，涉及基于电力数据和多元数据建立低压居民特征画像的方法和系统。

背景技术

目前，用户画像在推荐、用户增长等互联网业务领域应用非常广泛，其核心技术就是通过建立画像体系和分析用户相关的大规模数据，从原始数据中抽取出能够表达用户特质的表征数据，然后保存下来在需要的业务中进行使用。

目前的在互联网大数据领域，用户画像的体系和技术已经比较成熟了，各大互联网利用精准的用户画像，不仅能更好的服务好目标客户，还可以在增加收益方面有很好的效果。

电力公司作为掌握了社会用户电力大数据的公司，可以合理的运用大数据技术来建立用户用电画像，为更好的服务客户做好坚实的基础。但是目前用户用电画像面临如下问题：其一为数据来源单一，只使用了用电数据，没有合理的使用到天气等外部数据；另一问题是画像类型和时效性单一，因为设备的局限，之前国网公司没有使用到接近实时级的数据来生成准实时的画像特征，而随着最新行业发展-分钟级用电数据的推出，为准实时用户画像打造了基础。

发明内容

为解决现有技术中的不足，本申请提供基于电力数据和多元数据建立低压居民特征画像的方法和系统，通过对多元数据与准实时分钟级数据的分析，可以有效生成用户在不同外部情况下的离线画像和准实时画像特征，解决了用户画像维度不清晰以及画像实时性不够的问题。

为了实现上述目标，本发明采用如下技术方案：

基于电力数据和多元数据建立低压居民特征画像的方法，包括以下步骤：

步骤1：获取低压居民的电力相关数据；

步骤2：对步骤1的电力相关数据进行数据清洗；

步骤3：对步骤2得到的数据进行补全；

步骤4：建立用户用电长期、短期、准实时特征画像模型；

步骤5：利用步骤3得到的数据，根据特征画像模型，计算低压居民的长期、短期、准实时特征画像；

步骤6：对步骤5的模型计算结果进行验证；

步骤7：根据步骤6的验证结果进行特征画像模型优化，返回步骤5，直到模型计算结果表征情况和实际情况相比满足要求；

步骤8：使用步骤7的优化后的特征画像模型对低压居民进行特征画像计算。

本发明进一步包括以下优选方案：

优选地，步骤1中，按区域选取低压居民的电力相关数据，包括用电数据、用户档案数据、节假日、温度、天气状况数据；

所述用电数据包括准实时用电数据和离线用电数据；

所述准实时用电数据指的是分钟级别更新的用电数据，所述离线用电数据指的是天级用电数据。

优选地，步骤2中，对步骤1的准实时用电数据使用条件判断检测负值和空值；

对步骤1的离线用电数据使用四分位检测和条件判断检测异常值、负值和空值。

优选地，步骤3中，准实时用电数据使用相邻数据求平均算法进行补全；