CN111027872A - 一种区域用户的用电成熟度确定方法及*** - Google Patents

一种区域用户的用电成熟度确定方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开一种区域用户的用电成熟度确定方法及***。该方法包括：获取区域电力用户智能电表终端采集的待分析年份全年用电负荷数据、历史年用电量和历史年最大负荷数据；根据待分析年份全年用电负荷数据、历史年用电量和历史年最大负荷数据计算表征负荷水平成熟度的指标、表征用电行为成熟度的指标和表征互动能力成熟度的指标；综合表征负荷水平成熟度的指标、表征用电行为成熟度的指标和表征互动能力成熟度的指标确定用电成熟度；将用电成熟度上传至数据中心以供数据中心处理。本发明的区域用户的用电成熟度确定方法及***，能够针对区域电力用户进行用电成熟度分析，避免将大量数据上传至数据中心，提高数据处理效率。

Description

一种区域用户的用电成熟度确定方法及***
技术领域
本发明涉及电力***领域，特别是涉及一种区域用户的用电成熟度确定方法及***。
背景技术
数据是泛在电力物联网建设的中心，泛在电力物联网背景下，园区中包含了大量由用户智能电表终端采集的分散的用电特性数据信息，高效深入挖掘这些海量数据蕴含的价值信息，对研究区域电力用户行为模式，提升区域电网运营商供电服务业务的竞争力，实现精准营销具有重要意义。
针对区域智能电表终端采集的用电特性数据信息，现有技术一般采用将分散的数据信息上传至数据中心数据中心并在数据中心集中处理的计算运行方式进行数据分析，随着泛在电力物联网建设的不断深入，智能电表等各类终端采集的数据日益增加，大大增加了数据中心数据处理的负担，数据处理的效率有待提高。
发明内容
本发明的目的是提供一种区域用户的用电成熟度确定方法及***，针对区域电力用户进行用电成熟度分析，避免将大量数据上传至数据中心，提高数据处理效率。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种区域用户的用电成熟度确定方法，包括：
获取区域电力用户智能电表终端采集的待分析年份全年用电负荷数据、历史年用电量和历史年最大负荷数据；
根据所述待分析年份全年用电负荷数据、所述历史年用电量和所述历史年最大负荷数据计算表征负荷水平成熟度的指标、表征用电行为成熟度的指标和表征互动能力成熟度的指标；
综合所述表征负荷水平成熟度的指标、所述表征用电行为成熟度的指标和所述表征互动能力成熟度的指标确定用电成熟度；
将所述用电成熟度上传至数据中心以供数据中心处理。
可选的，所述根据所述待分析年份全年用电负荷数据、所述历史年用电量和所述历史年最大负荷数据计算表征负荷水平成熟度的指标、表征用电行为成熟度的指标和表征互动能力成熟度的指标，具体包括：
根据所述待分析年份全年用电负荷数据、所述历史年用电量和所述历史年最大负荷数据计算表征负荷水平成熟度的第一指标和第二指标；所述第一指标和所述第二指标分别为预测得到的当前年用电量饱和度和当前年最大负荷饱和度；
根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征用电行为成熟度的第三指标和第四指标；所述第三指标为表征用户异常用电行为的指标；所述第四指标为表征负荷波动程度的指标；
根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征互动能力成熟度的第五指标；所述第五指标为用户的需求响应潜力或用户所属行业在需求响应下的降负荷率。
可选的，所述根据所述待分析年份全年用电负荷数据、所述历史年用电量和所述历史年最大负荷数据计算表征负荷水平成熟度的第一指标和第二指标，具体包括：
利用Logistic曲线模型对用户年用电量和年最大负荷进行预测，得到第一预测结果；
利用灰色Verhulst模型对用户年用电量和年最大负荷进行预测，得到第二预测结果；
基于等权递归理论将所述第一预测结果和所述第二预测结果进行组合，得到年用电量的饱和规模和年最大负荷的饱和规模；
从所述待分析年份全年用电负荷数据中计算当前年用电量规模和当前年最大负荷规模；
利用所述当前年用电量规模、所述当前年最大负荷规模、所述年用电量的饱和规模和所述年最大负荷的饱和规模计算所述当前年用电量饱和度和所述当前年最大负荷饱和度。
可选的，所述根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征用电行为成熟度的第三指标和第四指标，具体包括：
提取表征用户日用电行为的特征量；所述表征日用电行为的特征量为日平均负荷、日负荷率以及日峰谷差；
将属于同一日的所述表征用户日用电行为的特征量视为一个对象，计算每个所述对象的局部离群因子；
选取局部离群因子大于预设离群因子临界值的对象的数量和所述局部离群因子中的最大值，得到表征用户异常用电行为的指标；
分别计算用户全年日峰谷差的最大值和平均值、全年各月最大负荷的平均值与年最大负荷的比值以及全年12个月月平均负荷的标准差，得到表征负荷波动程度的指标。
可选的，当所述第五指标为用户的需求响应潜力时，所述根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征互动能力成熟度的第五指标，具体包括：
建立用户全年每天的负荷曲线，得到全年的日负荷曲线；
利用K-means算法对所述全年的日负荷曲线进行聚类，得到多个日用电负荷模式；
筛选出总负荷最小的日用电模式，得到最小负荷用电模式；
根据所述最小负荷用电模式计算用户的需求响应潜力。
可选的，当所述第五指标为用户所属行业在需求响应下的降负荷率时，所述根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征互动能力成熟度的第五指标，具体包括：
建立用户全年每天的负荷曲线，得到全年的日负荷曲线；
利用K-means算法对所述全年的日负荷曲线进行聚类，得到多个日用电负荷模式；
根据多个所述日用电负荷模式计算用户所属行业在需求响应下的降负荷率。
可选的，所述综合所述表征负荷水平成熟度的指标、所述表征用电行为成熟度的指标和所述表征互动能力成熟度的指标确定用电成熟度，具体包括：
计算各指标的熵值；
根据各指标的熵值计算各指标的权重；
基于各指标的权重加权TOPSIS法计算用电成熟度。
一种区域用户的用电成熟度确定***，包括：
数据获取模块，用于获取区域电力用户智能电表终端采集的待分析年份全年用电负荷数据、历史年用电量和历史年最大负荷数据；
指标构建模块，用于根据所述待分析年份全年用电负荷数据、所述历史年用电量和所述历史年最大负荷数据计算表征负荷水平成熟度的指标、表征用电行为成熟度的指标和表征互动能力成熟度的指标；
成熟度计算模块，用于综合所述表征负荷水平成熟度的指标、所述表征用电行为成熟度的指标和所述表征互动能力成熟度的指标确定用电成熟度；
上传模块，用于将所述用电成熟度上传至数据中心以供数据中心处理。
可选的，所述指标构建模块包括：
负荷水平成熟度指标构建单元，用于根据所述待分析年份全年用电负荷数据、所述历史年用电量和所述历史年最大负荷数据计算表征负荷水平成熟度的第一指标和第二指标；所述第一指标和所述第二指标分别为预测得到的当前年用电量饱和度和当前年最大负荷饱和度；
用电行为成熟度指标构建单元，用于根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征用电行为成熟度的第三指标和第四指标；所述第三指标为表征用户异常用电行为的指标；所述第四指标为表征负荷波动程度的指标；
互动能力成熟度指标构建单元，用于根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征互动能力成熟度的第五指标；所述第五指标为用户的需求响应潜力或用户所属行业在需求响应下的降负荷率；
所述负荷水平成熟度指标构建单元包括：
第一预测子单元，用于利用Logistic曲线模型对用户年用电量和年最大负荷进行预测，得到第一预测结果；
第二预测子单元，用于利用灰色Verhulst模型对用户年用电量和年最大负荷进行预测，得到第二预测结果；
预测结果组合子单元，用于基于等权递归理论将所述第一预测结果和所述第二预测结果进行组合，得到年用电量的饱和规模和年最大负荷的饱和规模；
当年前规模计算子单元，用于从所述待分析年份全年用电负荷数据中计算当前年用电量规模和当前年最大负荷规模；
饱和度计算子单元，用于利用所述当前年用电量规模、所述当前年最大负荷规模、所述年用电量的饱和规模和所述年最大负荷的饱和规模计算所述当前年用电量饱和度和所述当前年最大负荷饱和度；
所述用电行为成熟度指标构建单元包括：
特征量提取子单元，用于提取表征用户日用电行为的特征量；所述表征日用电行为的特征量为日平均负荷、日负荷率以及日峰谷差；
局部离群因子计算子单元，用于将属于同一日的所述表征用户日用电行为的特征量视为一个对象，计算每个所述对象的局部离群因子；
第三指标计算子单元，用于选取局部离群因子大于预设离群因子临界值的对象的数量和所述局部离群因子中的最大值，得到表征用户异常用电行为的指标；
第四指标计算子单元，用于分别计算用户全年日峰谷差的最大值和平均值、全年各月最大负荷的平均值与年最大负荷的比值以及全年12个月月平均负荷的标准差，得到表征负荷波动程度的指标；
当所述第五指标为用户的需求响应潜力时，所述互动能力成熟度指标构建单元包括日负荷曲线建立子单元、聚类子单元、最小模式筛选子单元和需求响应潜力计算子单元；当所述第五指标为用户所属行业在需求响应下的降负荷率时，所述互动能力成熟度指标构建单元包括日负荷曲线建立子单元、聚类子单元和降负荷率计算子单元；
日负荷曲线建立子单元，用于建立用户全年每天的负荷曲线，得到全年的日负荷曲线；
聚类子单元，用于利用K-means算法对所述全年的日负荷曲线进行聚类，得到多个日用电负荷模式；
最小模式筛选子单元，用于筛选出总负荷最小的日用电模式，得到最小负荷用电模式；
需求响应潜力计算子单元，用于根据所述最小负荷用电模式计算用户的需求响应潜力；
降负荷率计算子单元，用于根据多个所述日用电负荷模式计算用户所属行业在需求响应下的降负荷率。
可选的，所述成熟度计算模块包括：
熵值计算单元，用于计算各指标的熵值；
权重计算单元，用于根据各指标的熵值计算各指标的权重；
成熟度计算单元，用于基于各指标的权重加权TOPSIS法计算用电成熟度。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明的区域用户的用电成熟度确定方法及***，针对区域电力用户进行用电成熟度分析，并将体现用户用电稳定性的成熟度上传至数据中心以供数据中心处理，避免将大量数据上传至数据中心，提高数据处理效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1的区域用户的用电成熟度确定方法的方法流程图；
图2为本发明实施例2的区域用户的用电成熟度确定方法的整体构思框架图；
图3为本发明实施例3的区域用户的用电成熟度确定***的***结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明分别从负荷水平、用电行为、互动能力三个维度对用户的用电特性成熟度进行评价，从而在智能电表终端将海量分散的用电特性数据信息浓缩为成熟度指数(成熟度即为当前状态与完美状态的相对值)，进而上传至数据中心进行再分析及应用，有助于数据中心快速直观地掌握电力用户的负荷行为模式以及电量需求规律，提升***运行效率的同时显著减轻数据中心的工作压力。
本发明采用数据情境化技术从大量数据中挖掘出对成熟度有意义的数据。数据情境化是数据挖掘的一种典型技术，它是一个双重过程：一方面，传感设备终端单独或共同感知捕获情境化元数据；另一方面，数据本身可根据情境变化采用边缘计算进行处理，提取隐藏在海量数据背后的巨大价值。总的来说，数据情境化是通过语义分析和挖掘算法，对特定业务表示出有意义形式的高价值浓度数据。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例1：
图1为本发明实施例1的区域用户的用电成熟度确定方法的方法流程图。
参见图1，该区域用户的用电成熟度确定方法，包括：
步骤101：获取区域电力用户智能电表终端采集的待分析年份全年用电负荷数据、历史年用电量和历史年最大负荷数据；
步骤102：根据所述待分析年份全年用电负荷数据、所述历史年用电量和所述历史年最大负荷数据计算表征负荷水平成熟度的指标、表征用电行为成熟度的指标和表征互动能力成熟度的指标；
步骤103：综合所述表征负荷水平成熟度的指标、所述表征用电行为成熟度的指标和所述表征互动能力成熟度的指标确定用电成熟度；
步骤104：将所述用电成熟度上传至数据中心以供数据中心处理。
可选的，步骤102：具体包括：
根据所述待分析年份全年用电负荷数据、所述历史年用电量和所述历史年最大负荷数据计算表征负荷水平成熟度的第一指标和第二指标；所述第一指标和所述第二指标分别为预测得到的当前年用电量饱和度和当前年最大负荷饱和度；
根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征用电行为成熟度的第三指标和第四指标；所述第三指标为表征用户异常用电行为的指标；所述第四指标为表征负荷波动程度的指标；
根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征互动能力成熟度的第五指标和第六指标；所述第五指标为用户的需求响应潜力或用户所属行业在需求响应下的降负荷率。
可选的，所述根据所述待分析年份全年用电负荷数据、所述历史年用电量和所述历史年最大负荷数据计算表征负荷水平成熟度的第一指标和第二指标，具体包括：
利用Logistic曲线模型对用户年用电量和年最大负荷进行预测，得到第一预测结果；
利用灰色Verhulst模型对用户年用电量和年最大负荷进行预测，得到第二预测结果；
基于等权递归理论将所述第一预测结果和所述第二预测结果进行组合，得到年用电量的饱和规模和年最大负荷的饱和规模；
从所述待分析年份全年用电负荷数据中计算当前年用电量规模和当前年最大负荷规模；
利用所述当前年用电量规模、所述当前年最大负荷规模、所述年用电量的饱和规模和所述年最大负荷的饱和规模计算所述当前年用电量饱和度和所述当前年最大负荷饱和度。
可选的，所述根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征用电行为成熟度的第三指标和第四指标，具体包括：
提取表征用户日用电行为的特征量；所述表征日用电行为的特征量为日平均负荷、日负荷率以及日峰谷差；
将属于同一日的所述表征用户日用电行为的特征量视为一个对象，计算每个所述对象的局部离群因子；
选取局部离群因子大于预设离群因子临界值的对象的数量和所述局部离群因子中的最大值，得到表征用户异常用电行为的指标；
分别计算用户全年日峰谷差的最大值和平均值、全年各月最大负荷的平均值与年最大负荷的比值以及全年12个月月平均负荷的标准差，得到表征负荷波动程度的指标。
可选的，当所述第五指标为用户的需求响应潜力时，所述根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征互动能力成熟度的第五指标，具体包括：
建立用户全年每天的负荷曲线，得到全年的日负荷曲线；
利用K-means算法对所述全年的日负荷曲线进行聚类，得到多个日用电负荷模式；
筛选出总负荷最小的日用电模式，得到最小负荷用电模式；
根据所述最小负荷用电模式计算用户的需求响应潜力。
可选的，当所述第五指标为用户所属行业在需求响应下的降负荷率时，所述根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征互动能力成熟度的第五指标，具体包括：
建立用户全年每天的负荷曲线，得到全年的日负荷曲线；
利用K-means算法对所述全年的日负荷曲线进行聚类，得到多个日用电负荷模式；
根据多个所述日用电负荷模式计算用户所属行业在需求响应下的降负荷率。
可选的，步骤103：具体包括：
计算各指标的熵值；
根据各指标的熵值计算各指标的权重；
基于各指标的权重加权TOPSIS法计算用电成熟度。
实施例2：
该实施例2为实施例1的一种具体实施例。图2为本发明实施例2的区域用户的用电成熟度确定方法的整体构思框架图。
参见图2，实施例2的区域用户的用电成熟度确定方法包括以下步骤：
1、获取区域电力用户智能电表终端采集的待分析年份全年用电负荷数据、历史年用电量和历史年最大负荷数据
在区域电力用户智能电表终端进行用电负荷数据采集及存储，包括待分析年全年8760h的用电负荷数据以及历史年用电量和历史年最大负荷数据。
2、区域电力用户成熟度三维评价指标体系构建。
根据所述待分析年份全年用电负荷数据、所述历史年用电量和所述历史年最大负荷数据计算表征负荷水平成熟度的指标、表征用电行为成熟度的指标和表征互动能力成熟度的指标。如表1所示。
表1区域电力用户成熟度三维评价指标体系
Figure BDA0002320053340000101
(1)负荷水平成熟度评价指标A
区域电力用户的用电负荷通常呈现出先增加后趋于平稳的“S型”增长趋势，因此，预测负荷在饱和阶段的规模是衡量用户负荷水平成熟度的关键。
为充分利用各个负荷预测模型的有用信息，本实施例2基于等权递归理论将Logistic曲线模型和灰色Verhulst模型相结合，应用组合预测的方法对区域电力用户年用电量的饱和规模和年最大负荷的饱和规模进行预测，其中，Logistic曲线模型如式(1)所示。
Figure BDA0002320053340000111
式中：y为区域电力用户年用电量或者年最大负荷；c表示用户年用电量或者年最大负荷的饱和值，表示变量y的极限值，参数a，b为决定不同发展阶段用户负荷的增长速度的参数。
灰色Verhulst模型如式(2)所示。
Figure BDA0002320053340000112
式中：x(0)为历史年用电量数据序列或历史年最大负荷数据序列；x(1)为x(0)的一阶累加序列；z(1)是x(1)的紧邻均值序列；
Figure BDA0002320053340000113
分别为x(0),x(1)序列的预测值；m为发展系数，n为灰作用量，index为x(0)序列中的元素数量。
基于等权递归理论将Logistic模型以及灰色Verhulst模型的预测结果进行组合，得到用户年用电量的饱和规模ECmax和年最大负荷的饱和规模ELmax，进而可以计算出用户当前年用电量饱和度A1和当前年最大负荷饱和度A2，如式(3)所示。
Figure BDA0002320053340000114
式中：EC,EL分别表示用户当前年用电量规模和当前年最大负荷规模。
另外，年用电量增长率A3以及年最大负荷增长率A4也可以直观地描述区域电力用户负荷的变化趋势，也可以将其作为区域电力用户负荷水平成熟度的评价指标。
(2)用电行为成熟度评价指标B
用户的用电行为是否成熟主要体现在一年中用户异常用电行为的多少以及负荷波动程度的大小。因此，本实施例2主要提取表征用户异常用电行为以及负荷波动程度的指标作为用户用电行为成熟度的评价指标。
首先根据用户全年的用电负荷数据提取出表征用户日用电行为的特征量：日平均负荷、日负荷率以及日峰谷差，并将上述3个特征量表示的同一天的日用电行为视为一个对象，计算每个对象的局部离群因子(local outlier factor，LOF)，选取局部离群因子大于2的日用电行为的数量B1以及最大局部离群因子B2作为表征用户异常用电行为的指标。
其中，对象p的局部离群因子定义如式(4)所示。
Figure BDA0002320053340000121
式中：LOFMinPts(p)和lrdMinPts(p)分别为对象p的局部离群因子和局部可达密度；NMinPts(p)为对象p的MinPts距离邻域；r_dMinPts(p,o)为对象p关于对象o的可达距离。
另外，本发明选取以下4个指标作为表征用户全年负荷波动程度的指标：年最大峰谷差B3、年平均峰谷差B4、季不均衡系数B5以及月平均负荷标准差B6。其中，年最大峰谷差B3和年平均峰谷差B4分别为用户全年日峰谷差的最大值和平均值；季不均衡系数B5为用户全年各月最大负荷的平均值与年最大负荷的比值；月平均负荷标准差B6为用户全年12个月月平均负荷的标准差。
(3)互动能力成熟度评价指标C
为有效缓解电网负荷高峰时段电力供应紧张的问题，电力用户可根据***的负荷要求或自身的意愿对原先的用电方式进行改变，以需求响应的形式参与电网双向互动。因此，本实施例2主要将用户的需求响应潜力作为用户互动能力成熟度的评价指标。
首先基于自适应K-means算法提取用户全年典型的日用电负荷模式，然后分别基于最小负荷用电模式抽取以及需求响应降负荷率两种方法对用户的需求响应进行量化评估，进而得到表征用户互动能力成熟度的两个指标C1和C2。
其中，用户的最小负荷用电模式是指用户所有典型的日负荷模式中总负荷最小的负荷模式，即：
Figure BDA0002320053340000131
式中：Pmin(t)和Cg(t)为用户的最小负荷用电模式；Ck(t)为用户的第k类负荷模式，t为时间。
则用户的需求响应潜力可计算如下：
Figure BDA0002320053340000132
式中：Nk为第k类负荷模式下相似日的总数量，M为日用电负荷模式的总数。
另外，用户所属行业的需求响应降负荷率：
Figure BDA0002320053340000133
式中：λ为用户在需求响应措施下的平均降负荷率，即实施需求响应时，负荷平均削减量占最大负荷的比率；Nsum和Nk分别表示用户日负荷曲线的总数量和第k类负荷模式下日负荷曲线的总数量；
Figure BDA0002320053340000134
为Z个峰值负荷时段对应的负荷。
3、综合所述表征负荷水平成熟度的指标、所述表征用电行为成熟度的指标和所述表征互动能力成熟度的指标确定用电成熟度。
(1)基于熵值修正G1法的指标赋权
基于熵值修正的G1法模型是一种基于层次分析法改进的主客观相结合的指标赋权方法，该方法通过指标的熵值来确定指标间的重要程度，从而确定指标权重，能更准确地反映指标的真实信息。
首先，对指标数据进行规范化处理。设yij为用户i第j项指标的观测值。设定
Figure BDA0002320053340000141
为第j项指标中最大的观测值，
Figure BDA0002320053340000142
为第j项指标中最小的观测值。令xij为yij的规范化值。
若yij为正向指标，则有：
Figure BDA0002320053340000143
若yij为负向指标，则有：
Figure BDA0002320053340000144
然后，计算各指标的熵值并求取各维度指标相应的权重。设ej是第j个指标的熵值，则有：
Figure BDA0002320053340000145
Q为用户总数，fij为中间量。
对于相邻的第j-1、j项指标，设它们的重要程度之比为rj。则有：
Figure BDA0002320053340000146
假定评价指标体系中某一维度的指标序号为j0到j1，则该维度下第j1个指标的权重wj1为：
Figure BDA0002320053340000147
当s＝j1-1,j1-2,...,j0时，第s指标的权重ws为：
ws＝rs+1ws+1 (13)
(2)基于加权TOPSIS法的成熟度计算
TOPSIS法是根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法，是在现有的对象中进行目标相对优劣的评价。基于加权TOPSIS方法对区域电力用户成熟度进行计算的具体过程如下：
首先，根据原规范化值xij和各指标的权重wj，构造加权规范化矩阵，其中加权规范化矩阵中元素：
zij＝wjxij (14)
然后，确定各分类维度的正理想解A+与负理想解A-：
Figure BDA0002320053340000151
式中：
Figure BDA0002320053340000152
分别为第j个指标的最优值和最劣值。
则用户i维度l的成熟度mati,l可计算如下：
Figure BDA0002320053340000153
该值越接近1，表示区域电力用户各维度的成熟度越高；反之，该值越接近0，表示区域电力用户各维度的成熟度越低。
4、将所述用电成熟度上传至数据中心以供数据中心处理。
将智能电表终端数据经情境化浓缩后的区域电力用户三维成熟度上传至区域电网运营商数据中心，在数据中心对汇集的成熟度情境信息进行进一步分析，全景掌握区域不同电力用户的用电特性，进而根据不同的应用场景开展数据价值服务。
实施例3：
该实施例3提供一种与实施例1对应的区域用户的用电成熟度确定***。
图3为本发明实施例3的区域用户的用电成熟度确定***的***结构图。
参见图3，该区域用户的用电成熟度确定***，包括：
数据获取模块301，用于获取区域电力用户智能电表终端采集的待分析年份全年用电负荷数据、历史年用电量和历史年最大负荷数据；
指标构建模块302，用于根据所述待分析年份全年用电负荷数据、所述历史年用电量和所述历史年最大负荷数据计算表征负荷水平成熟度的指标、表征用电行为成熟度的指标和表征互动能力成熟度的指标；
成熟度计算模块303，用于综合所述表征负荷水平成熟度的指标、所述表征用电行为成熟度的指标和所述表征互动能力成熟度的指标确定用电成熟度；
上传模块304，用于将所述用电成熟度上传至数据中心以供数据中心处理。
可选的，所述指标构建模块302包括：
负荷水平成熟度指标构建单元，用于根据所述待分析年份全年用电负荷数据、所述历史年用电量和所述历史年最大负荷数据计算表征负荷水平成熟度的第一指标和第二指标；所述第一指标和所述第二指标分别为预测得到的当前年用电量饱和度和当前年最大负荷饱和度；
用电行为成熟度指标构建单元，用于根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征用电行为成熟度的第三指标和第四指标；所述第三指标为表征用户异常用电行为的指标；所述第四指标为表征负荷波动程度的指标；
互动能力成熟度指标构建单元，用于根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征互动能力成熟度的第五指标和第六指标；所述第五指标为用户的需求响应潜力或用户所属行业在需求响应下的降负荷率；
所述负荷水平成熟度指标构建单元包括：
第一预测子单元，用于利用Logistic曲线模型对用户年用电量和年最大负荷进行预测，得到第一预测结果；
第二预测子单元，用于利用灰色Verhulst模型对用户年用电量和年最大负荷进行预测，得到第二预测结果；
预测结果组合子单元，用于基于等权递归理论将所述第一预测结果和所述第二预测结果进行组合，得到年用电量的饱和规模和年最大负荷的饱和规模；
当年前规模计算子单元，用于从所述待分析年份全年用电负荷数据中计算当前年用电量规模和当前年最大负荷规模；
饱和度计算子单元，用于利用所述当前年用电量规模、所述当前年最大负荷规模、所述年用电量的饱和规模和所述年最大负荷的饱和规模计算所述当前年用电量饱和度和所述当前年最大负荷饱和度；
所述用电行为成熟度指标构建单元包括：
特征量提取子单元，用于提取表征用户日用电行为的特征量；所述表征日用电行为的特征量为日平均负荷、日负荷率以及日峰谷差；
局部离群因子计算子单元，用于将属于同一日的所述表征用户日用电行为的特征量视为一个对象，计算每个所述对象的局部离群因子；
第三指标计算子单元，用于选取局部离群因子大于预设离群因子临界值的对象的数量和所述局部离群因子中的最大值，得到表征用户异常用电行为的指标；
第四指标计算子单元，用于分别计算用户全年日峰谷差的最大值和平均值、全年各月最大负荷的平均值与年最大负荷的比值以及全年12个月月平均负荷的标准差，得到表征负荷波动程度的指标；
当所述第五指标为用户的需求响应潜力时，所述互动能力成熟度指标构建单元包括日负荷曲线建立子单元、聚类子单元、最小模式筛选子单元和需求响应潜力计算子单元；当所述第五指标为用户所属行业在需求响应下的降负荷率时，所述互动能力成熟度指标构建单元包括日负荷曲线建立子单元、聚类子单元和降负荷率计算子单元；
日负荷曲线建立子单元，用于建立用户全年每天的负荷曲线，得到全年的日负荷曲线；
聚类子单元，用于利用K-means算法对所述全年的日负荷曲线进行聚类，得到多个日用电负荷模式；
最小模式筛选子单元，用于筛选出总负荷最小的日用电模式，得到最小负荷用电模式；
需求响应潜力计算子单元，用于根据所述最小负荷用电模式计算用户的需求响应潜力；
降负荷率计算子单元，用于根据多个所述日用电负荷模式计算用户所属行业在需求响应下的降负荷率。
可选的，所述成熟度计算模块303包括：
熵值计算单元，用于计算各指标的熵值；
权重计算单元，用于根据各指标的熵值计算各指标的权重；
成熟度计算单元，用于基于各指标的权重加权TOPSIS法计算用电成熟度。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明的区域用户的用电成熟度确定方法及***，针对区域电力用户进行用电成熟度分析，并将体现用户用电稳定性的成熟度上传至数据中心以供数据中心处理，避免将大量数据上传至数据中心，提高数据处理效率。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的***而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种区域用户的用电成熟度确定方法，其特征在于，包括：
获取区域电力用户智能电表终端采集的待分析年份全年用电负荷数据、历史年用电量和历史年最大负荷数据；
根据所述待分析年份全年用电负荷数据、所述历史年用电量和所述历史年最大负荷数据计算表征负荷水平成熟度的指标、表征用电行为成熟度的指标和表征互动能力成熟度的指标；
综合所述表征负荷水平成熟度的指标、所述表征用电行为成熟度的指标和所述表征互动能力成熟度的指标确定用电成熟度；
将所述用电成熟度上传至数据中心以供数据中心处理。
2.根据权利要求1所述的区域用户的用电成熟度确定方法，其特征在于，所述根据所述待分析年份全年用电负荷数据、所述历史年用电量和所述历史年最大负荷数据计算表征负荷水平成熟度的指标、表征用电行为成熟度的指标和表征互动能力成熟度的指标，具体包括：
根据所述待分析年份全年用电负荷数据、所述历史年用电量和所述历史年最大负荷数据计算表征负荷水平成熟度的第一指标和第二指标；所述第一指标和所述第二指标分别为预测得到的当前年用电量饱和度和当前年最大负荷饱和度；
根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征用电行为成熟度的第三指标和第四指标；所述第三指标为表征用户异常用电行为的指标；所述第四指标为表征负荷波动程度的指标；
根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征互动能力成熟度的第五指标；所述第五指标为用户的需求响应潜力或用户所属行业在需求响应下的降负荷率。
3.根据权利要求2所述的区域用户的用电成熟度确定方法，其特征在于，所述根据所述待分析年份全年用电负荷数据、所述历史年用电量和所述历史年最大负荷数据计算表征负荷水平成熟度的第一指标和第二指标，具体包括：
利用Logistic曲线模型对用户年用电量和年最大负荷进行预测，得到第一预测结果；
利用灰色Verhulst模型对用户年用电量和年最大负荷进行预测，得到第二预测结果；
基于等权递归理论将所述第一预测结果和所述第二预测结果进行组合，得到年用电量的饱和规模和年最大负荷的饱和规模；
从所述待分析年份全年用电负荷数据中计算当前年用电量规模和当前年最大负荷规模；
利用所述当前年用电量规模、所述当前年最大负荷规模、所述年用电量的饱和规模和所述年最大负荷的饱和规模计算所述当前年用电量饱和度和所述当前年最大负荷饱和度。
4.根据权利要求2所述的区域用户的用电成熟度确定方法，其特征在于，所述根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征用电行为成熟度的第三指标和第四指标，具体包括：
提取表征用户日用电行为的特征量；所述表征日用电行为的特征量为日平均负荷、日负荷率以及日峰谷差；
将属于同一日的所述表征用户日用电行为的特征量视为一个对象，计算每个所述对象的局部离群因子；
选取局部离群因子大于预设离群因子临界值的对象的数量和所述局部离群因子中的最大值，得到表征用户异常用电行为的指标；
分别计算用户全年日峰谷差的最大值和平均值、全年各月最大负荷的平均值与年最大负荷的比值以及全年12个月月平均负荷的标准差，得到表征负荷波动程度的指标。
5.根据权利要求2所述的区域用户的用电成熟度确定方法，其特征在于，当所述第五指标为用户的需求响应潜力时，所述根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征互动能力成熟度的第五指标，具体包括：
建立用户全年每天的负荷曲线，得到全年的日负荷曲线；
利用K-means算法对所述全年的日负荷曲线进行聚类，得到多个日用电负荷模式；
筛选出总负荷最小的日用电模式，得到最小负荷用电模式；
根据所述最小负荷用电模式计算用户的需求响应潜力。
6.根据权利要求2所述的区域用户的用电成熟度确定方法，其特征在于，当所述第五指标为用户所属行业在需求响应下的降负荷率时，所述根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征互动能力成熟度的第五指标，具体包括：
建立用户全年每天的负荷曲线，得到全年的日负荷曲线；
利用K-means算法对所述全年的日负荷曲线进行聚类，得到多个日用电负荷模式；
根据多个所述日用电负荷模式计算用户所属行业在需求响应下的降负荷率。
7.根据权利要求1所述的区域用户的用电成熟度确定方法，其特征在于，所述综合所述表征负荷水平成熟度的指标、所述表征用电行为成熟度的指标和所述表征互动能力成熟度的指标确定用电成熟度，具体包括：
计算各指标的熵值；
根据各指标的熵值计算各指标的权重；
基于各指标的权重加权TOPSIS法计算用电成熟度。
8.一种区域用户的用电成熟度确定***，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取区域电力用户智能电表终端采集的待分析年份全年用电负荷数据、历史年用电量和历史年最大负荷数据；
指标构建模块，用于根据所述待分析年份全年用电负荷数据、所述历史年用电量和所述历史年最大负荷数据计算表征负荷水平成熟度的指标、表征用电行为成熟度的指标和表征互动能力成熟度的指标；
成熟度计算模块，用于综合所述表征负荷水平成熟度的指标、所述表征用电行为成熟度的指标和所述表征互动能力成熟度的指标确定用电成熟度；
上传模块，用于将所述用电成熟度上传至数据中心以供数据中心处理。
9.根据权利要求8所述的区域用户的用电成熟度确定***，其特征在于，所述指标构建模块包括：
负荷水平成熟度指标构建单元，用于根据所述待分析年份全年用电负荷数据、所述历史年用电量和所述历史年最大负荷数据计算表征负荷水平成熟度的第一指标和第二指标；所述第一指标和所述第二指标分别为预测得到的当前年用电量饱和度和当前年最大负荷饱和度；
用电行为成熟度指标构建单元，用于根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征用电行为成熟度的第三指标和第四指标；所述第三指标为表征用户异常用电行为的指标；所述第四指标为表征负荷波动程度的指标；
互动能力成熟度指标构建单元，用于根据所述待分析年份全年用电负荷数据计算表征互动能力成熟度的第五指标；所述第五指标为用户的需求响应潜力或用户所属行业在需求响应下的降负荷率；
所述负荷水平成熟度指标构建单元包括：
第一预测子单元，用于利用Logistic曲线模型对用户年用电量和年最大负荷进行预测，得到第一预测结果；
第二预测子单元，用于利用灰色Verhulst模型对用户年用电量和年最大负荷进行预测，得到第二预测结果；
预测结果组合子单元，用于基于等权递归理论将所述第一预测结果和所述第二预测结果进行组合，得到年用电量的饱和规模和年最大负荷的饱和规模；
当年前规模计算子单元，用于从所述待分析年份全年用电负荷数据中计算当前年用电量规模和当前年最大负荷规模；
饱和度计算子单元，用于利用所述当前年用电量规模、所述当前年最大负荷规模、所述年用电量的饱和规模和所述年最大负荷的饱和规模计算所述当前年用电量饱和度和所述当前年最大负荷饱和度；
所述用电行为成熟度指标构建单元包括：
特征量提取子单元，用于提取表征用户日用电行为的特征量；所述表征日用电行为的特征量为日平均负荷、日负荷率以及日峰谷差；
局部离群因子计算子单元，用于将属于同一日的所述表征用户日用电行为的特征量视为一个对象，计算每个所述对象的局部离群因子；
第三指标计算子单元，用于选取局部离群因子大于预设离群因子临界值的对象的数量和所述局部离群因子中的最大值，得到表征用户异常用电行为的指标；
第四指标计算子单元，用于分别计算用户全年日峰谷差的最大值和平均值、全年各月最大负荷的平均值与年最大负荷的比值以及全年12个月月平均负荷的标准差，得到表征负荷波动程度的指标；
当所述第五指标为用户的需求响应潜力时，所述互动能力成熟度指标构建单元包括日负荷曲线建立子单元、聚类子单元、最小模式筛选子单元和需求响应潜力计算子单元；当所述第五指标为用户所属行业在需求响应下的降负荷率时，所述互动能力成熟度指标构建单元包括日负荷曲线建立子单元、聚类子单元和降负荷率计算子单元；
日负荷曲线建立子单元，用于建立用户全年每天的负荷曲线，得到全年的日负荷曲线；
聚类子单元，用于利用K-means算法对所述全年的日负荷曲线进行聚类，得到多个日用电负荷模式；
最小模式筛选子单元，用于筛选出总负荷最小的日用电模式，得到最小负荷用电模式；
需求响应潜力计算子单元，用于根据所述最小负荷用电模式计算用户的需求响应潜力；
降负荷率计算子单元，用于根据多个所述日用电负荷模式计算用户所属行业在需求响应下的降负荷率。
10.根据权利要求8所述的区域用户的用电成熟度确定***，其特征在于，所述成熟度计算模块包括：
熵值计算单元，用于计算各指标的熵值；
权重计算单元，用于根据各指标的熵值计算各指标的权重；
成熟度计算单元，用于基于各指标的权重加权TOPSIS法计算用电成熟度。
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