一种基于配电网一张图的用电行为分析方法与流程

技术特征：
1.一种基于配电网一张图的用电行为分析方法，其特征在于，所述方法包括：通过一个县域的配用电网一张图获取多个用户在多个月内的用电数据；通过预设的聚类算法对所述用电数据进行聚类分析，得到多个不同类别的用电曲线，一个用电曲线由一类用电数据构成；针对每种类别的用电曲线，确定对应的目标预测模型；根据所述目标预测模型，对目标用户的所属类别的用电数据进行预测，得到所述目标用户的月度用电数据预测结果，以根据所述预测结果确定所述目标用户的用电行为。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过一个县域的配用电网一张图获取多个用户在多个月内的用电数据，包括：通过一个县域的配用电网一张图获取多个用户在多个月内的原始用电数据；将所述原始用电数据进行数据清洗以及数据变换，得到多个用户在多个月内的用电数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预设的聚类算法对所述用电数据进行聚类分析，得到多个不同类别的用电曲线，包括：获取用户输入的聚类个数，所述聚类个数根据不同聚类个数的聚类效果以及真实用电业务场景确定，所述不同聚类个数的聚类效果由对应的计算结果表征，一个计算结果基于一个聚类个数对应的聚类结果确定，每个计算结果的确定方式相同；基于所述用户输入的聚类个数和预设的聚类算法对所述用电数据进行聚类分析，得到不同类别的用电曲线，所述不同类别的用电曲线的个数与所述用户输入的聚类个数相同。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述一个计算结果的确定方式包括：根据一个聚类个数和所述预设的聚类算法对所述用电数据进行聚类分析，得到一个聚类个数个聚类簇作为聚类结果；在每个聚类簇中，确定每个聚类簇中的各样本点到聚类中心点的欧式距离总和；将每个聚类簇对应的欧式距离总和相加得到一个计算结果。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每种类别的用电曲线，确定对应的目标预测模型，包括：针对每种类别的用电曲线构建对应的训练集以及验证集，一个训练集包含多个样本以及每个样本对应的标签，所述一个样本包括一个类别的用电曲线中一个用户在连续预设数量个月的用电数据，所述标签为所述一个类别的用电曲线中的一个用户在所述连续预设数量个月的下一个月的用电数据；根据所述训练集和所述验证集确定对应的目标预测模型。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练集和所述验证集确定对应的目标预测模型，包括：基于所述训练集以及一个时间递归神经网络模型得到初始预测模型；基于所述验证集对所述初始预测模型进行优化，得到目标预测模型。7.一种基于配电网一张图的用电行为分析装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于通过一个县域的配用电网一张图获取多个用户在多个月内的用电数据；聚类模块，用于通过预设的聚类算法对所述用电数据进行聚类分析，得到多个不同类
别的用电曲线，一个用电曲线由一类用电数据构成；确定模块，用于针对每种类别的用电曲线，确定对应的目标预测模型；分析模块，用于根据所述目标预测模型，对目标用户的所属类别的用电数据进行预测，得到所述目标用户的月度用电数据预测结果，以根据所述预测结果确定所述目标用户的用电行为。8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的用电数据分析方法。9.一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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的用电数据分析方法。10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-6中任一项所述的用电数据分析方法。

技术总结
本发明公开了一种基于配电网一张图的用电行为分析方法、装置、电子设备、介质及产品。所述方法包括：通过一个县域的配用电网一张图获取多个用户在多个月内的用电数据；通过预设的聚类算法对所述用电数据进行聚类分析，得到多个不同类别的用电曲线，一个用电曲线由一类用电数据构成；针对每种类别的用电曲线，确定对应的目标预测模型；根据所述目标预测模型，对目标用户的所属类别的用电数据进行预测，得到所述目标用户的月度用电数据预测结果，以根据所述预测结果得到所述目标用户的用电行为。利用该方法，能够对用户的月度用电行为进行分析预测。析预测。析预测。


技术研发人员：张贻红 周春雷 宋金伟 宣东海 吴海涵 余晗 郭经
受保护的技术使用者：国家电网有限公司大数据中心
技术研发日：2022.04.08
技术公布日：2022/7/12