[发明专利]一种基于大数据挖掘的用户电量精准定位方法

权利要求书

1.一种基于大数据挖掘的用户电量精准定位方法，包括大数据模块(1)、电源模块(2)、异常分析模块(3)、电量定位模块(4)、测试模块(5)、数据输出模块(6)、服务器模块(7)、数据输入模块(8)、启动控制模块(9)、GPS定位模块(10)、数据传输模块(11)、无线传输模块(12)、信息存储模块(13)、波动区间划分模块(14)、离群对象划分模块(15)、用电频率分析模块(16)、不均衡类分析模块(17)、异常算法模块(18)，其特征在于：所述启动控制模块(9)的输出端连接有所述数据输入模块(8)的输入端，所述数据输入模块(8)的输出端连接有所述服务器模块(7)的输入端，所述服务器模块(7)的输出端连接有所述大数据模块(1)的输入端；

所述大数据模块(1)的输出端连接有所述异常分析模块(3)的输入端，所述异常分析模块(3)的输出端连接有所述电量定位模块(4)的输入端，所述电量定位模块(4)的输出端连接有所述测试模块(5)的输入端，所述测试模块(5)的输出端连接有所述数据输出模块(6)的输入端，所述数据输出模块(6)的输出端连接有所述无线传输模块(12)的输入端，所述无线传输模块(12)的输出端连接有所述信息存储模块(13)的输入端。

2.如权利要求1所述的一种基于大数据挖掘的用户电量精准定位方法，其特征在于：所述大数据模块(1)的输入端连接有所述数据传输模块(11)的输出端，所述数据传输模块(11)的外部固定安装有所述(20)。

3.如权利要求1所述的一种基于大数据挖掘的用户电量精准定位方法，其特征在于：所述电源模块(2)的电源输出端连接有所述大数据模块(1)和所述服务器模块(7)的电源输入端，所述电源模块(2)与外部电源电性连接。

4.如权利要求1所述的一种基于大数据挖掘的用户电量精准定位方法，其特征在于：所述电量定位模块(4)的内部固定安装有所述波动区间划分模块(14)，所述波动区间划分模块(14)的输出端连接有所述离群对象划分模块(15)的输入端，所述离群对象划分模块(15)的输出端连接有所述用电频率分析模块(16)的输入端，所述用电频率分析模块(16)的输出端连接有所述不均衡类分析模块(17)的输入端，所述不均衡类分析模块(17)的输出端连接有所述异常算法模块(18)的输入端。

5.如权利要求1所述的一种基于大数据挖掘的用户电量精准定位方法，其特征在于：所述波动区间划分模块(14)对用电量信息进行采集时，针对不同的用户类型，使用不同量化因子α，单位时段[t_i－1，t_i]内的用电量量化如底式所示，构建T时段内单位时刻用电量的时间序列，用电量的异常隐藏在用电量的波动中，通过分析单位时段内的波动量来检测用户异常用电量，其中单位时段内的波动量为：b_i－1，i＝a_i－a_i－1。

6.如权利要求1所述的一种基于大数据挖掘的用户电量精准定位方法，其特征在于：所述离群对象划分模块(15)对每个所述GPS定位模块(10)传来的地区的行业月度用电数据进行整理，并对主要统计指标进行计算和分析，全面了解每个地区用电概况，对各行业的基本用电分布和用电规律形成总体认识；其次，采用无监督的聚类方法，对不同时间跨度的用电量进行大数据分析。

7.如权利要求1所述的一种基于大数据挖掘的用户电量精准定位方法，其特征在于：所述用电频率分析模块(16)采用相对用电频率f，即总时段内，任一单位时刻的量化后用电量a_i′出现的次数na_i′与其中最大次数Na_i′的比值，其中f＝n(a_i′)/N(a_i′)；相对用电频率f表示某用电量使用的频繁程度，某时刻f较小则说明该时刻用电量出现异常的概率要大于f较大的时刻，从而作为单位时刻下评估用电量异常的依据。