CN113298577A - 一种基于智能监测终端的孤寡老人异常状态告警监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了用电告警监测技术领域的一种基于智能监测终端的孤寡老人异常状态告警监测方法，本发明将孤寡老人用电情况与其生活状况相联系，该方法在设备安装简易，成本较低的情况下，充分挖掘所获取的用电量数据的价值，通过分析计算每个用户每天各时段的用电量，通过用户用电量情况，推断生活情况有异常的居家孤寡老，并确定是否要进行告警或预警处理。该方法原理简单，使用方便，结果客观可信，可用于长期的孤寡老人生活监测。该设备安装再次用户家电表前，不需要增加孤寡老人家中的用电负担，更具有经济性、具有较强的推广应用价值。

Description

一种基于智能监测终端的孤寡老人异常状态告警监测方法

技术领域

本发明涉及用电告警监测技术领域，具体为一种基于智能监测终端的孤寡老人异常状态告警监测方法。

背景技术

第七次全国人口普查数据显示，我国60岁及以上人口为2.64亿，占总人口的18.70％，人口老龄化进程不可逆转，孤寡老人数量也随之增多。老年人独居在家会面临着许多安全风险，例如在家中发生意外却无人知晓，或是出门长期未归，亦或是家中电器发生异常运行情况都会导致严重的后果。安装监控可以实现对家中情况的获取，但限于经济原因、老人生活的隐私性以及摄像头的监控范围，不能大面积全方位的实现监控安装。而家中用电情况可较为全面的反映老人的生活轨迹以及生活特性，用电数据隐含着老人在家中使用各个电器以及各电器的工作情况。通过对孤寡老人的用电数据进行监测与深度挖掘，分析老人居家用电行为，能有效的、及时的对老人的异常情况发出告警，保证老人的独自居家安全。

目前此问题存在以下技术缺陷：

1、目前智能电表采集数据时间间隔大，数据较少，表征用电行为颗粒度差，且数据应用实时性较差，难以满足孤寡独居老人的异常告警需求。

2、目前，对孤寡老人的生活用电习惯没有一个充分的样本，难以从其用电监测数据中直接分析出老人的用电情况与生活轨迹，需要对数据进行不断挖掘。

3、目前对孤寡老人居家用电情况没有细致的划分标签，不能有针对性的准确发出告警。

基于此，本发明设计了一种基于智能监测终端的孤寡老人异常状态告警监测方法，以解决上述问题。

发明内容

发明的目的在于提供一种基于智能监测终端的孤寡老人异常状态告警监测方法，以解决上述技术问题。

为实现上述目的，发明提供如下技术方案：一种基于智能监测终端的孤寡老人异常状态告警监测方法，包括以下步骤：

步骤S1：获取供电辖区内的用户信息，根据用户信息筛选出孤寡老人用户，并在用户用电入口上安装智能检测终端，并设置与智能检测终端通讯连接在一起的后台智能终端，智能监测终端采集用户每一分钟的用电数据，并将数据发送到后台智能终端上进行保存；

步骤S2：根据调研结果与老人用电习惯预先设定预警类别、用电行为标签、判断对应用户情况；

步骤S3：对保存数据进行数据处理后，对一定时段内的数据进行分析，并与判断条件进行匹配，得到该时段内用户的用电情况，并确定是否采取预警或告警行动；

步骤S4：将用电异常情况与对应老人情况发送至相关部门，进行及时的处理。

优选的，步骤S2中，首先确定预警类别有用户正常、需要预警、需要告警三种类别；

参考老人生活作息与用电习惯，则将一天划分为深夜、早间、午间、晚间四个时间段，并依次判断各户每日各时间段的用电量是增多或减少，来判断为用户居家用电是否出现异常，再设定对应孤寡老人的居家情况；

当深夜用电量增多时，则对应老人睡眠状态异常情况；当早间、午间、晚间用电量增加，可判定为老人身体疑似不适，居家休养；当早间、午间、晚间用电量减少，可判定为老人身体疑似不适，卧床休养。

优选的，步骤S3具体包括：

步骤S31：读取并分析采集到的数据是否有缺失项，若有缺失项，根据实际需要填补缺失值；

步骤S32：设定合适的时间窗口长度，每日用电量以某时刻为节点，将一天分为深夜、早晨、下午、晚上四个时段；计算孤寡老人每天在各个时段内的用电功率的均值DP、方差σ²、最大值以及信息熵，其中：

其中，n表示采样天数，表示第i各用户在第j天零点时采样到的总用电量，表示第i个用户在第j-1天零点采样到的总用电量，为用户所有用电量的均值；

步骤S33：将选定时间窗口划分为两部分，通过计算一部分历史数据得到动态阈值；

步骤S34：在选定时间窗口内求取动态阈值，若用户用电量超过阈值的1.7倍且持续一段时间，则其对应的标签为短时激增，需要进行预警处理；

步骤S35：在选定时间窗口里，对采集到的数据进行背景剥离，可进行是否有人为用电的判断，若两日内无人为用电或无用电，都需要进行预警处理；

步骤S36：若在选定时段内电压正常电流持续为零，或若用电偏离正常值且持续较长时间没有恢复；需要进行告警。

与现有技术相比，发明的有益效果为：

本发明将孤寡老人用电情况与其生活状况相联系，该方法在设备安装简易，成本较低的情况下，充分挖掘所获取的用电量数据的价值，通过分析计算每个用户每天各时段的用电量，通过用户用电量情况，推断生活情况有异常的居家孤寡老，并确定是否要进行告警或预警处理。该方法原理简单，使用方便，结果客观可信，可用于长期的孤寡老人生活监测。该设备安装再次用户家电表前，不需要增加孤寡老人家中的用电负担，更具有经济性、具有较强的推广应用价值。

附图说明

为了更清楚地说明发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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为孤寡老人异常状态告警分析方法流程图。

具体实施方式

下面将结合发明实施例中的附图，对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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于发明保护的范围。

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步解释说明。

本发明提供一种基于智能用电监测终端的孤寡老人异常状态告警分析方法，主要步骤如下：

(1)获取供电辖区内的用户信息，根据用户信息筛选出孤寡老人用户，并在用户用电入口上安装智能检测终端，并设置与智能检测终端通讯连接在一起的后台智能终，智能监测终端采集用户每一分钟的用电数据，并将数据发送到后台智能终端上进行保存；

(2)根据调研结果与老人用电习惯预先设定预警类别、用电行为标签、判断对应用户情况。

(3)对保存数据进行数据预处理后，对一定时段内的数据进行分析，并与判断条件进行匹配，得到该时段内用户的用电情况，并确定是否采取预警或告警行动。

(4)将用电异常情况与对应老人情况发送至相关部门，进行及时的处理。

如图1所示，与社区服务人员联系后，获取供电辖区内的用户信息后，根据用户信息筛选出孤寡老人用户。在用户用电入口上安装智能检测终端，并设置与智能检测终端通讯连接在一起的后台智能终端，智能终端获取所采集到的数据并保存，电量使用情况获得的数据时间间隔为1分钟，各户每天每时段同时包括非人为用电的背景电量噪声和人为用电的所有开启电器。

对于步骤二，首先确定预警类别有用户正常、需要预警、需要告警三种类别。

对于需要预警类别，从功率数据出发，参考老人生活作息与用电习惯，则将一天划分为深夜、早间、午间、晚间四个时间段，以连续两日及以上出现某一时段用电量增多或减少作为判断条件，来判断为用户居家用电是否出现异常，并设定对应孤寡老人的居家情况。

当深夜用电量增多时，则对应老人睡眠状态异常或非持续工作性电器未关等情况；当早间、午间、晚间用电量增加，可判定为老人身体疑似不适，居家休养；当早间、午间、晚间用电量减少，可判定为老人身体疑似不适，卧床休养。

利用4d检验法来检验所检测到数据中的离群值，所述离群判定公式为：

其中表示去掉功率离群值后其余数据的平均值，表示去掉离群值后其余数据的平均偏差。若所检测到的离群值大大偏离正常值且有连续时间点的离群值出现，则给予此种情况用电短时激增过高标签。

孤寡老人用电监测***获得数据的时间间隔为1分钟，各试点所采集到数据同时包括非人为用电的背景电量噪声和所有人为用电的开启电器的用电量总和。当监测时段的人为用电量远远低于正常值且持续时间较长，则对应老人身体极度不适，长期卧床状态；当检测时段的非人为用电量低于正常值且持续时间较长，则对于老人身体极度不适。外出就医状态。

对于需要告警类别，从电流和功率出发，可分为以下几类告警类别：若用电大大偏离正常且持续一段时间，可赋予其用电持续过高标签，对应着用户不安全用电等情况；若电压正常，电流为零，则赋予其跳闸告警，对应存在安全问题、长期外出关闭总闸等情况。

对用户用电异常情况通知相关电力部门，对异常电力情况进行及时的检查与检修，并将孤寡老人的异常情况及时通知社区，社区人员进行及时的上门查看，保证老人的居家安全。

对于步骤三，本专利选择时间滑动窗口长度为15天的数据进行分析，每户每天有15×24×60个数据，N个用户的功率时间序列数据可表示为P₁＝<p₁₁,…,p_1n>，P₂＝<p₂₁,…,p_2n>，……P_N＝<p_N1,…,p_Nn>。为后序数据分析计算做准备，若由于外部设备原因导致的设备离线，根据实际需求对缺失项进行填补，填补完之后的数据可表示为P₁’＝<p₁₁’,…,p_1n’>、P₂’＝<p₂₁’,…,p_2n’>、……P_N’＝<p_N1’,…,p_Nn’>。

某一用户预处理过后的监测数据为P_i’＝<p_i1’,…,p_in’>，将其按照时间将一天分为四个时间段，分别用P_ia’＝<p_ia1’,…,p_iam’>、P_ib’＝<p_ib1’,…,p_ibm’>、P_ic’＝<p_ic1’,…,p_icm’>、P_id’＝<p_id1’,…,p_idm’>，并且分别求取四个时间段功率的平均值DP、方差σ²、最大值、熵等数据量。

其中，n表示采样天数，表示第i各用户在第j天零点时采样到的总用电量，表示第i个用户在第j-1天零点采样到的总用电量，为用户所有用电量的均值。

选取时间窗口里的前一部分历史用电量的均值作为动态阈值，对用户用电状态进行判断，若用户用电量大于动态阈值的1.5倍，则判定为某一时段用电量增多，若在同一时段连续两日及两日以上用电量增多，则判断为用电异常，进行预警。

求取时间窗口里的各户耗电最大值的平均值，作为判断用电是否激增的动态阈值，若用电量大于动态阈值的1.7倍，且持续时间达到五分钟，则判断其用电量短时激增，存在用电异常，需要预警。

在选定时间窗口里，若数据在时段内远小于正常值，则对是否有人为用电进行判断，可通过双向脉冲滤波将电器设备用电背景量与人为用电量区分开。

第一，去除电器本身运行造成的用电量波动。比较全天的用电量，当用电量波动值小于一定值时，将这一段时间内的数据用此段数据平均值覆盖。

第二，记录全天的用电变化。将全天的用电脉冲宽度与高度的数据特征提取并记录，选取由于背景电器工作所引起的电量变化的脉宽与脉高作为基准值。历遍全天数据记录由于电器开启和关闭所引起的用电量变化大小与其持续时间。

第三，通过电器设备的开启对数据进行背景量剥离。当某项电器开始工作时，将此时耗电量的变化值以及电器开启持续时间与基准值、进行比较，若差别不大，则判断此时功率数据变化是由电器设备背景量造成的，将其去除。

第四，通过电器设备的关闭对数据进行二次背景量去除。当电器停止工作时，将耗电量的变化大小以及关闭前的开启时间与基准值、进行比较，若差别不大，则判断此时功率数据变化是由电器设备背景量造成的，将其去除。至此达到去除第一层电器设备用电背景量的目的。

第五，为去除其余出现时段轿不规律但在深夜出现较大的背景量，仅对深夜数据进行深度挖掘，确定第二层电器背景量，其余去除背景量步骤与上文一致。

将用户家的非人为用电背景分量和人为用电各电器所消耗功率剥离开来后，可进行是否有人为用电的判断，若两日内无人为用电，则可对应为孤寡老人身体极度不适长期卧床；若两日内无用电，则可对应为孤寡老人身体不适外出就医；都需要进行预警处理。

若在选定时段内电压正常电流持续为零，则可进行跳闸告警；若用电偏离正常值且持续较长时间没有恢复，则为用电持续过高，存在着不安全用电、窃电等异常用电现象；需要进行告警。

上述实施例仅供说明本发明之用，本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以作出各种变换或变化，因此，所有等同的技术方案也应该属于本发明的范畴。

Claims (3)

1.一种基于智能监测终端的孤寡老人异常状态告警监测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：获取供电辖区内的用户信息，根据用户信息筛选出孤寡老人用户，并在用户用电入口上安装智能检测终端，并设置与智能检测终端通讯连接在一起的后台智能终端，智能监测终端采集用户每一分钟的用电数据，并将数据发送到后台智能终端上进行保存；

步骤S2：根据调研结果与老人用电习惯预先设定预警类别、用电行为标签、判断对应用户情况；

步骤S3：对保存数据进行数据处理后，对一定时段内的数据进行分析，并与判断条件进行匹配，得到该时段内用户的用电情况，并确定是否采取预警或告警行动；

步骤S4：将用电异常情况与对应老人情况发送至相关部门，进行及时的处理。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能监测终端的孤寡老人异常状态告警监测方法，其特征在于：

步骤S2中，首先确定预警类别有用户正常、需要预警、需要告警三种类别；

参考老人生活作息与用电习惯，则将一天划分为深夜、早间、午间、晚间四个时间段，并依次判断各户每日各时间段的用电量是增多或减少，来判断为用户居家用电是否出现异常，再设定对应孤寡老人的居家情况；

当深夜用电量增多时，则对应老人睡眠状态异常情况；当早间、午间、晚间用电量增加，可判定为老人身体疑似不适，居家休养；当早间、午间、晚间用电量减少，可判定为老人身体疑似不适，卧床休养。

3.根据权利要求1所述的一种基于智能监测终端的孤寡老人异常状态告警监测方法，其特征在于，步骤S3具体包括：

步骤S31：读取并分析采集到的数据是否有缺失项，若有缺失项，根据实际需要填补缺失值；

步骤S32：设定合适的时间窗口长度，每日用电量以某时刻为节点，将一天分为深夜、早晨、下午、晚上四个时段；计算孤寡老人每天在各个时段内的用电功率的均值DP、方差σ²、最大值以及信息熵，其中：

其中，n表示采样天数，表示第i各用户在第j天零点时采样到的总用电量，表示第i个用户在第j-1天零点采样到的总用电量，为用户所有用电量的均值；

步骤S33：将选定时间窗口划分为两部分，通过计算一部分历史数据得到动态阈值；

步骤S34：在选定时间窗口内求取动态阈值，若用户用电量超过阈值的1.7倍且持续一段时间，则其对应的标签为短时激增，需要进行预警处理；

步骤S35：在选定时间窗口里，对采集到的数据进行背景剥离，可进行是否有人为用电的判断，若两日内无人为用电或无用电，都需要进行预警处理；

步骤S36：若在选定时段内电压正常电流持续为零，或若用电偏离正常值且持续较长时间没有恢复；需要进行告警。

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