[发明专利]用户用电行为的分析方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及电力技术领域，尤其涉及一种用户用电行为的分析方法及装置。

背景技术

电力工业是国民经济发展先行产业，电力数据更是分析行业用电特征、行业间关联关系的重要依据。随着智能电表的不断普及，更加细粒度的用户用电数据得以采集，用以深入分析用户用电行为，对分时电价设计、用户级负荷预测、需求响应潜力评估、窃电识别、用户肖像描绘等具有重要的意义。而电力用户作为电力企业的营销对象，研究用户的用电行为特征，对用户用电行为进行监测和预警、辅助电力企业精准营销具有现实意义。

对于用户用电行为监测和分析较为常见的做法有以下两种：一是通过对电力用户负荷特性进行分析，在传统行业划分的基础上使用聚类算法，对用户进行分类研究；进而还可以将模糊聚类方法应用于电力营销领域，利用负荷特征曲线实现对电力用户分类，为售电企业制定合理的电价和有效地实施负荷管理提供有力依据。二是基于Hadoop并行计算框架将K-means算法并行化，对居民用电行为进行分析。

发明人在实现本发明的过程中，发现上述现有技术存在以下不足：常规方法多基于传统的数据库构建，处理数据速度慢，无法满足实时数据的处理和计算，从而导致不能在第一时间发异常的用电行为。

发明内容

本发明实施例提供一种用户用电行为的分析方法，旨在快速处理海量数据，对异常用电行为进行实时监测，所述方法包括以下步骤：

预先获取用户在设定时长内的用电信息；

按预设规则对所述用电信息进行处理，生成用户行为标签，所述用户行为标签用于设定用户的安全用电范围；

建立分布式标签数据库，在所述分布式标签数据库中存储用户行为标签；

实时采集用户的用电行为数据；

将所述用电行为数据与所述分布式标签数据库中存储的用户行为标签进行比对；

根据比对结果确定所述用电行为数据是否超出用户的安全用电范围。

一个实施例中，所述用户行为标签包括：电力信息、负荷信息和电量电费信息；其中，

所述电力信息包括：电压等级信息、行业类别信息、生产班次信息和功率因数信息其中之一或任意组合；

所述负荷信息包括：负荷率、低谷用电率、峰谷差率和负荷变化率其中之一或任意组合；

所述电量电费信息包括：用电量比率和电费回收准时率。

一个实施例中，所述建立分布式标签数据库，在所述分布式标签数据库中存储用户行为标签，包括：

运用Rhive工具建立Hbase分布式标签数据库，在Hbase分布式标签数据库中存储用户用电行为标签。

一个实施例中，将所述用电行为数据与所述Hbase分布式标签数据库中存储的用户行为标签进行比对，包括：

利用Spark工具从所述Hbase分布式标签数据库读取与所述用电行为数据对应的用户行为标签，将所述用电行为数据与读取的用户行为标签进行比对。

一个实施例中，还包括在确定所述用电行为数据超出用户的安全用户范围时：

进行实时报警；

和/或，将所述用电行为数据写入所述分布式标签数据库。

本发明实施例还提供一种用户用电行为的分析装置，旨在快速处理海量数据，对异常用电行为进行实时监测，包括：

信息采集模块，用于预先获取用户在设定时长内的用电信息；

标签生成模块，用于按预设规则对所述用电信息进行处理，生成用户行为标签，所述用户行为标签用于设定用户的安全用电范围；

数据库建立模块，用于建立分布式标签数据库，在所述分布式标签数据库中存储用户行为标签；

实时采集模块，用于实时采集用户的用电行为数据；

比对模块，用于将所述用电行为数据与所述分布式标签数据库中存储的用户行为标签进行比对；

安全判定模块，用于根据比对结果确定所述用电行为数据是否超出用户的安全用电范围。

一个实施例中，所述用户行为标签包括：电力信息、负荷信息和电量电费信息；其中，

所述电力信息包括：电压等级信息、行业类别信息、生产班次信息和功率因数信息其中之一或任意组合；

所述负荷信息包括：负荷率、低谷用电率、峰谷差率和负荷变化率其中之一或任意组合；

所述电量电费信息包括：用电量比率和电费回收准时率。

一个实施例中，所述数据库建立模块，具体用于：

运用Rhive工具建立Hbase分布式标签数据库，并将所述用户行为标签存入Hbase分布式标签数据库。