CN111179109A - 用于独居老人检测的用电数据处理方法 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例提出了用于独居老人检测的用电数据处理方法，包括获取老年用户的用电数据；对用电数据进行分析，判断是否存在用电异常；如果存在用电异常则结合历史用电量判断老年用户是否在家；如果判断用户在家则采取入户救援措施。通过对用电数据进行分析，对老年用户的活动情况进行一定程度的监控，从而在发生异常情况能够尽快采取处理措施。

Description

用于独居老人检测的用电数据处理方法
技术领域
本发明属于数据分析领域，尤其涉及用于独居老人检测的用电数据处理方法。
背景技术
随着时间发展，社会老龄化已经成为必可避免的趋势，孤身一人在家的老年人数量也逐渐增多。在老年人突发疾病时如果不能及时就医很容易发生严重的后续事故。虽然加装更为先进的物联网监测设备能够对老年人的活动状况进行监控，但是较大的资金缺口使得监测设备安装率无法得到保证。
发明内容
为了解决现有技术中存在的缺点和不足，本发明提出了用于独居老人检测的用电数据处理方法，通过对用电数据进行分析，对老年用户的活动情况进行一定程度的监控，从而在发生异常情况能够尽快采取处理措施。
具体的，本申请实施例提出的用于独居老人检测的用电数据处理方法，包括：
获取老年用户的用电数据；
对用电数据进行分析，判断是否存在用电异常；
如果存在用电异常则结合历史用电量判断老年用户是否在家；
如果判断用户在家则采取入户救援措施。
可选的，所述获取老年用户的用电数据，包括：
获取供电辖区内的用户信息，根据用户信息筛选出老年用户；
从对应用户信息的用电数据中选取老年用户的用电数据。
可选的，所述对用电数据进行分析，判断是否存在用电异常，包括：
对每个用户每个时间点数据进行平均值、方差求取，求出各个时间点的正常用电量与方差；
在分析一组数据时，采用其前后两个时刻的数据，与其本身进行均值滤波；
利用求解得到的数据，与正常电量作差，如果偏差超过三倍方差线，则为异常数据，判断存在用电异常。
可选的，所述如果存在用电异常则结合历史用电量判断老年用户是否在家，包括：
求取老人一天内的电量数据之和与方差；
对每个用户的日均用电量，利用K-means聚类算法进行二分类，将中心值较高的数据作为老人在家标准，中心值较低的数据作为老人不在家标准；
获取一组样本数据，计算样本数据与两个标准值的欧式距离，若距离在家标准更近，则判定老人在家，反之为不在家。
可选的，包括：
通过数据中心内的不同平台获取老年用户的用电数据。
可选的，所述通过数据中心内的不同平台获取老年用户的用电数据，包括：
首先，用电数据由Hbase平台实时采集；
再通过Kafka平台编制项目专用Topic，过滤挖掘出所需用户的原始用电数据，实时存入数据库。
本发明提供的技术方案带来的有益效果是：
通过对用电数据进行分析，对老年用户的活动情况进行一定程度的监控，从而在发生异常情况能够尽快采取处理措施。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例描述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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提出的用于独居老人检测的用电数据处理方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的结构和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的结构作进一步地描述。
实施例一
为了解决现有技术中存在的技术缺陷，本申请实施例提出了用户状态判断方法，能够对用户尤其是老年用户的用电量进行分析，藉由用电量异常这一角度尽早发现老年人的异常情况，从而在发生异常时尽快采取解救措施。
具体的，本申请实施例提出的用于独居老人检测的用电数据处理方法，如图1所示，包括：
11、获取老年用户的用电数据；
12、对用电数据进行分析，判断是否存在用电异常；
13、如果存在用电异常则结合历史用电量判断老年用户是否在家；
14、如果判断用户在家则采取入户救援措施。
在实施中，本申请实施例提出的用户状态判断方法可以分为初筛用电量异常和精细日常服务两部分开展，用电量异常主要为独居老人发生意外情况提供判断依据，综合政府水、天然气信息二次判断后可得到更精确的结果，方便社区工作人员和志愿者上门查看；由于不用额外安装设备因此实现成本很低，具有很强的推广价值。
可选的，步骤11提出的获取老年用户的用电数据，包括：
111、获取供电辖区内的用户信息，根据用户信息筛选出老年用户；
112、从对应用户信息的用电数据中选取老年用户的用电数据。
在实施中，因为在用户信息中均记载有用户的年龄、联系方式等信息，因此可以直接遍历登记在册的用户信息，筛选得到作为监测目标的老年用户。
可选的，步骤12提出的判断是否存在用电异常，包括：
121、对每个用户每个时间点数据进行平均值、方差求取，求出各个时间点的正常用电量与方差；
122、在分析一组数据时，采用其前后两个时刻的数据，与其本身进行均值滤波；
123、利用求解得到的数据，与正常电量作差，如果偏差超过三倍方差线，则为异常数据，判断存在用电异常。
在实施中，这里通过平均值、方差计算等方式对用电量进行筛选，突出用电量异常的老年用户，能够有效避免偶发事件对用电异常事件的影响。
可选的，步骤13提出的判断老年用户是否在家，包括：
131、求取老人一天内的电量数据之和与方差；
132、对每个用户的日均用电量，利用K-means聚类算法进行二分类，将中心值较高的数据作为老人在家标准，中心值较低的数据作为老人不在家标准；
133、获取一组样本数据，计算样本数据与两个标准值的欧式距离，若距离在家标准更近，则判定老人在家，反之为不在家。
在实施中，k-means算法接受输入量k；然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。
k-means算法的工作过程说明如下：
首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值)；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数.k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
可选的，包括：
通过数据中心内的不同平台获取老年用户的用电数据。
在实施中，通过数据中心内的不同平台获取老年用户的用电数据分为两个步骤，包括：
首先，用电数据由Hbase平台实时采集；
其次，通过Kafka平台编制项目专用Topic，过滤挖掘出所需用户的原始用电数据，实时存入数据库。
数据挖掘部分通过浙电云数据中心内的不同平台相互作用形成，首先，用户用电采集数据由Hbase平台实时采集，再通过Kafka平台编制“关爱独居老人”项目专用Topic，用于过滤挖掘出所需用户的原始用电数据，实时存入浙电云ODPS数据库。模型实现部分采用“浙电云”算法平台Kubeflow，通过一般筛选算法模型和人工智能算法模型两种方式，输出逻辑判断结果和脱敏数据量结果。网络输出部分采用电力信息内网上浙电云RDS数据库缓存，再通过SQL穿通内外网隔离装置(网闸)，将结果信息缓存于电力信息外网应用服务器，最后通过电力信息外网—政务外网专线向政府平台传送。
本***主要在用户数据存入存入Hbase数据库后，通过Kafka平台上“关爱独居老人”Topic实时过滤读取相关数据，并缓存至ODPS数据库，再经过Kubeflow平台分析计算后，将结果回写ODPS数据库，并缓存至RDS数据库，通过SQL穿透后。缓存至信息外网应用服务器，最后通过电力信息外网-政务外网专线传送至政府平台数据接收端。
上述实施例中的各个序号仅仅为了描述，不代表各部件的组装或使用过程中的先后顺序。
以上所述仅为本发明的实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.用于独居老人检测的用电数据处理方法，其特征在于，所述用户状态判断方法，包括：
获取老年用户的用电数据；
对用电数据进行分析，判断是否存在用电异常；
如果存在用电异常则结合历史用电量判断老年用户是否在家；
如果判断用户在家则采取入户救援措施。
2.根据权利要求1所述的用于独居老人检测的用电数据处理方法，其特征在于，所述获取老年用户的用电数据，包括：
获取供电辖区内的用户信息，根据用户信息筛选出老年用户；
从对应用户信息的用电数据中选取老年用户的用电数据。
3.根据权利要求1所述的用于独居老人检测的用电数据处理方法，其特征在于，所述对用电数据进行分析，判断是否存在用电异常，包括：
对每个用户每个时间点数据进行平均值、方差求取，求出各个时间点的正常用电量与方差；
在分析一组数据时，采用其前后两个时刻的数据，与其本身进行均值滤波；
利用求解得到的数据，与正常电量作差，如果偏差超过三倍方差线，则为异常数据，判断存在用电异常。
4.根据权利要求1所述的用于独居老人检测的用电数据处理方法，其特征在于，所述如果存在用电异常则结合历史用电量判断老年用户是否在家，包括：
求取老人一天内的电量数据之和与方差；
对每个用户的日均用电量，利用K-means聚类算法进行二分类，将中心值较高的数据作为老人在家标准，中心值较低的数据作为老人不在家标准；
获取一组样本数据，计算样本数据与两个标准值的欧式距离，若距离在家标准更近，则判定老人在家，反之为不在家。
5.根据权利要求1所述的用于独居老人检测的用电数据处理方法，其特征在于，包括：
通过数据中心内的不同平台获取老年用户的用电数据。
6.根据权利要求1所述的用于独居老人检测的用电数据处理方法，其特征在于，所述通过数据中心内的不同平台获取老年用户的用电数据，包括：
首先，用电数据由Hbase平台实时采集；
再通过Kafka平台编制项目专用Topic，过滤挖掘出所需用户的原始用电数据，实时存入数据库。
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