[发明专利]一种基于用电数据异常分析的用户行为锁定方法和系统

说明书

本发明公开了一种基于用电数据异常分析的用户行为锁定方法和系统，涉及电力数据分析技术领域，先根据用户在预定时间段内的用电数据进行异常分析，当存在用电数据异常之后，计算异常的用电数据变化用电量，然后根据变化用电量确定用户的行为类型，不但进行了用电数据的异常分析，还利用变化用电量来锁定用户行为类型，解决了现有的用电数据异常分析没有针对异常的用电数据进行用户行为分析，无法根据异常的用电数据准确地锁定用户行为，无法为电力管理单位提供可靠的电力管控指导，导致电力管理单位的电力管理力度不足的技术问题。

技术领域

本发明涉及电力数据分析技术领域，尤其涉及一种基于用电数据异常分析的用户行为锁定方法和系统。

背景技术

对用户的用电数据来说，在一段时期内通常是趋于稳定的，用电数据的上下波动应在一定的范围之内。对于相同类型的用户来说，用电量也不会相差很大，因此，对用户的用电数据进行分析，能够获得该用户的行为类型。然而，在现有技术中，都只注重于对用户的用电数据进行异常分析和告警，并没有针对异常的用电数据进行用户行为分析，从而获知导致该用户用电数据异常的用户行为，即无法根据异常的用电数据准确地锁定用户行为，无法为电力管理单位提供可靠的电力管控指导，导致电力管理单位的电力管理力度不足。

发明内容

本发明提供了一种基于用电数据异常分析的用户行为锁定方法和系统，用于解决现有的用电数据异常分析没有针对异常的用电数据进行用户行为分析，无法根据异常的用电数据准确地锁定用户行为，无法为电力管理单位提供可靠的电力管控指导，导致电力管理单位的电力管理力度不足的技术问题。

有鉴于此，本发明第一方面提供了一种基于用电数据异常分析的用户行为锁定方法，包括：

获取用户在预定时间段内的用电数据；

根据用户在预定时间段内的用电数据，分析用户的用电数据是否异常，其中，当用户在预定时间段内的用电数据超出预定范围时，判断用户的用电数据是否异常；

若用户的用电数据异常，则计算用户在预定时间段内的用电数据超出预定范围的变化用电量；

根据变化用电量确定用户行为类型；

其中，根据变化用电量确定用户行为类型为从行为数据库中查找变化用电量对应的用户行为类型，其中，行为数据库中存储有用户行为类型与变化用电量之间的对应关系，或将变化用电量输入预置深度学习模型，得到变化用电量对应的用户行为类型，其中，预置深度学习模型的输入为变化用电量，输出为用户行为类型，或从行为数据库中查找变化用电量对应的第一用户行为类型，将变化用电量输入预置深度学习模型，得到变化用电量对应的第二用户行为类型，当第一用户行为类型与第二用户行为类型相同时，确定用户行为类型并进行输出。

可选地，还包括：

更新行为数据库。

可选地，从行为数据库中查找变化用电量对应的用户行为类型，包括：

从行为数据库中查找变化用电量对应的用户行为类型，若行为数据库中存在变化用电量对应的用户行为类型，则提取出变化用电量对应的用户行为类型，若行为数据库中不存在变化用电量对应的用户行为类型，则返回调查用户行为请求，使得工作人员调查变化用电量对应的用户行为类型，并将变化用电量与用户行为类型的对应关系存储到行为数据库中。

可选地，根据用户在预定时间段内的用电数据，分析用户的用电数据是否异常，之前还包括：

获取用户的历史用电数据；

根据历史用电数据获取与预定时间段相同时长的多个时间段内的第一平均用电量；

将第一平均用电量乘以第一系数作为预定范围的下限，将第一平均用电量乘以第二系数作为预定范围的上限，确定预定范围，其中第一系数小于第二系数。

可选地，根据用户在预定时间段内的用电数据，分析用户的用电数据是否异常，之前还包括：

获取用户的用电类型和用电规模；