[发明专利]住宅空置状态的分析方法及分析装置、电子设备

权利要求书

1.一种住宅空置状态的分析方法，其特征在于，包括：

获取第一类居民的用电数据，其中，所述第一类居民为用电电压低于预设电压阈值的居民；

基于所述用电数据，采用均值漂移聚类算法确定用电行为特征；

基于所述用电行为特征，采用预设分类树算法构建居民住宅空置率模型；

采用所述居民住宅空置率模型，分析各分布区域的住宅空置状态。

2.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，获取第一类居民的用电数据的步骤，包括：

获取第一类居民的在用电时的电压数据、电流数据、功率数据、功率因数和异常事件信息，得到所述用电数据。

3.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，在获取第一类居民的用电数据之后，所述分析方法还包括：

对所述用电数据进行预处理操作，其中，所述预处理操作包括：删除缺失数据、删除冗余数据、删除异常数据，所述缺失数据指示与预设字段对应的字段数据为空的数据，所述预设字段包括下述至少之一：台区名称、台区编号、停电时间、用户名称、用户编号，所述冗余数据为字段重复的数据；

对预处理操作后的所述用电数据进行归一化处理。

4.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，基于所述用电数据，采用均值漂移聚类算法确定用电行为特征的步骤，包括：

在特征空间中随机选择一个点作为初始搜索区域圆的圆心，并确定初始搜索区域圆的半径；

根据第一预设公式搜索初始搜索区域圆中所有样本点的均值，其中，所述样本点与每份用电数据对应；

计算圆心与均值之差，得到均值漂移向量，其中，所述均值漂移向量的方向指向样本点密度增加的方向；

若所述均值漂移向量的模值小于预设阈值，则停止迭代搜索，得到所述用电行为特征。

5.根据权利要求4所述的分析方法，其特征在于，所述用电行为特征包括：

用户月用电量、月平均功率、月平均电压、月平均电流、异常事件标签。

6.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，基于所述用电行为特征，采用预设分类树算法构建居民住宅空置率模型的步骤，包括：

输入数据集和特征集，其中，所述数据集为多个用户的用电数据对应的集合，所述特征集为多个所述用电行为特征的集合；

计算所述特征集中每个用电行为特征关联的特征取值对所述数据集的基尼系数，得到基尼系数集合；

确定所述基尼系数集合中最小的基尼系数值以及与所述最小的基尼系数值对应的特征最优二值切分点；

基于所述最小的基尼系数值和特征最优二值切分点，确定目标分类树；

基于所述目标分类树，确定居民住宅空置率模型。

7.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，在采用均值漂移聚类算法确定用电行为特征之后，所述分析方法还包括：

基于所述用电行为特征，确定居民住宅使用状态，其中，所述居民住宅使用状态包括下述之一：长期居住用户、邻近区域用户、外地输入用户。

8.一种住宅空置状态的分析装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取第一类居民的用电数据，其中，所述第一类居民为用电电压低于预设电压阈值的居民；

第一确定单元，用于基于所述用电数据，采用均值漂移聚类算法确定用电行为特征；

构建单元，用于基于所述用电行为特征，采用预设分类树算法构建居民住宅空置率模型；

分析单元，用于采用所述居民住宅空置率模型，分析各分布区域的住宅空置状态。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至7中任意一项所述的住宅空置状态的分析方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的住宅空置状态的分析方法。