本發(fā)明涉及電能效益評(píng)估，特別是一種電能替代效益評(píng)估方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著全球能源需求的持續(xù)增長(zhǎng)和環(huán)保壓力的加大，如何有效利用清潔能源和提高能源使用效率成為了現(xiàn)代社會(huì)的迫切需求，電能替代技術(shù)作為應(yīng)對(duì)能源危機(jī)和環(huán)境保護(hù)的核心手段之一，近年來(lái)得到了廣泛關(guān)注和應(yīng)用，電能替代通常指通過(guò)引入太陽(yáng)能、風(fēng)能、天然氣等可再生能源替代傳統(tǒng)的化石能源，以減少碳排放和優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，然而，現(xiàn)有的電能替代評(píng)估方法主要依賴于宏觀的電力負(fù)荷分析，未能針對(duì)個(gè)體用戶的用電行為、特征以及對(duì)不同替代方案的適應(yīng)性進(jìn)行精準(zhǔn)分析，不僅忽視了用戶的個(gè)性化需求，也難以提供有效的替代方案建議，從而影響了電能替代效益的最大化實(shí)現(xiàn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述現(xiàn)有的電能替代效益評(píng)估方法及系統(tǒng)中存在的問(wèn)題，提出了本發(fā)明。

2、因此，本發(fā)明所要解決的問(wèn)題在于現(xiàn)有的電能替代評(píng)估方法主要依賴于宏觀的電力負(fù)荷分析，未能針對(duì)個(gè)體用戶的用電行為、特征以及對(duì)不同替代方案的適應(yīng)性進(jìn)行精準(zhǔn)分析。

3、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種電能替代效益評(píng)估方法，其包括，部署非侵入式監(jiān)控設(shè)備采集用戶用電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并提取用戶用電數(shù)據(jù)特征；根據(jù)用戶用電數(shù)據(jù)特征進(jìn)行聚類(lèi)分析獲取用戶標(biāo)簽，根據(jù)用戶標(biāo)簽和用電數(shù)據(jù)特征使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析用戶行為構(gòu)建用戶行為模型；基于用戶行為模型建立電能替代方案庫(kù)，并評(píng)估替代方案效益生成評(píng)估報(bào)告；獲取評(píng)估報(bào)告進(jìn)行展示，并存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫(kù)中。

4、作為本發(fā)明所述電能替代效益評(píng)估方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述部署非侵入式監(jiān)控設(shè)備采集用戶用電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并提取用戶用電數(shù)據(jù)特征在用戶的用電環(huán)境中部署非侵入式負(fù)荷監(jiān)控設(shè)備結(jié)合智能電表和物聯(lián)網(wǎng)采集用戶用電數(shù)據(jù)，并對(duì)用戶用電數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗去噪和標(biāo)準(zhǔn)化處理，提取標(biāo)準(zhǔn)化后的用戶用電數(shù)據(jù)的季度不平衡系數(shù)k和年度負(fù)荷因子l：，；其中為第i個(gè)月的最大負(fù)荷，為年度最大負(fù)荷，為第i個(gè)月的用電量，為一年總小時(shí)數(shù)；將季度不平衡系數(shù)k和年度負(fù)荷因子l拼接形成用戶特征x。

5、作為本發(fā)明所述電能替代效益評(píng)估方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述根據(jù)用戶用電數(shù)據(jù)特征進(jìn)行聚類(lèi)分析獲取用戶標(biāo)簽，根據(jù)用戶標(biāo)簽和用電數(shù)據(jù)特征使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析用戶行為構(gòu)建用戶行為模型包括，

6、設(shè)置聚類(lèi)簇?cái)?shù)c和模糊度參數(shù)m，隨機(jī)生成每個(gè)用戶特征x屬于聚類(lèi)簇的隸屬度值并進(jìn)行歸一化處理得到初始隸屬度構(gòu)建初始隸屬度矩陣，且所有初始隸屬度之和為1；根據(jù)初始隸屬度矩陣計(jì)算每個(gè)聚類(lèi)簇的初始聚類(lèi)中心:其中為第k個(gè)用戶屬于第i個(gè)聚類(lèi)的初始隸屬度，為第k個(gè)用戶的用戶特征，n為用戶數(shù)量；得到初始聚類(lèi)中心后，更新隸屬度矩陣：其中和分別為第k個(gè)用戶與第i個(gè)聚類(lèi)中心和第j個(gè)聚類(lèi)中心的距離；

7、通過(guò)更新的隸屬度矩陣再次更新聚類(lèi)中心，迭代進(jìn)行聚類(lèi)中心和隸屬度矩陣更新，直至隸屬度矩陣的變化小于預(yù)設(shè)閾值后停止，根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果為用戶添加聚類(lèi)標(biāo)簽，輸出最終的隸屬度矩陣和用戶聚類(lèi)標(biāo)簽；

8、根據(jù)用戶用電數(shù)據(jù)使用arima模型預(yù)測(cè)用戶用電量，并將用戶特征和隸屬度矩陣輸入svm模型分析得到用戶行為，根據(jù)預(yù)測(cè)用戶用電量、用戶行為以及用戶標(biāo)簽建立用戶行為模型。

9、作為本發(fā)明所述電能替代效益評(píng)估方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述基于用戶行為模型建立電能替代方案庫(kù)指設(shè)定替代能源種類(lèi)，獲取每種替代能源參數(shù)包括功率、能效比和運(yùn)行成本，從用戶行為模型中提取出預(yù)測(cè)用戶用電量，根據(jù)每種替代能源的功率和能效比計(jì)算在預(yù)測(cè)時(shí)間t的發(fā)電量，并計(jì)算預(yù)測(cè)時(shí)間t的運(yùn)行成本，將預(yù)測(cè)時(shí)間t的發(fā)電量與預(yù)測(cè)用戶用電量進(jìn)行對(duì)比，若發(fā)電量大于等于用電量，則將替代能源種類(lèi)參數(shù)、發(fā)電量以及運(yùn)行成本形成電能替代方案，若發(fā)電量小于用電量，則將該替代能源從替代能源種類(lèi)中排除，綜合所有電能替代方案建立電能替代方案庫(kù)。

10、作為本發(fā)明所述電能替代效益評(píng)估方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述評(píng)估替代方案效益生成評(píng)估報(bào)告指提取用戶行為模型中的用戶標(biāo)簽和用戶行為作為用戶輸入；

11、構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，定義輸入為用戶輸入和電能替代方案，輸出為電能替代方案效益，使用訓(xùn)練集進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代訓(xùn)練，并設(shè)定交叉熵?fù)p失函數(shù)和adam優(yōu)化器進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)迭代優(yōu)化；

12、將用戶輸入和每個(gè)電能替代方案輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中獲取用戶的每個(gè)電能替代方案的效益，按照從高至低進(jìn)行排序生成評(píng)估報(bào)告。

13、作為本發(fā)明所述電能替代效益評(píng)估方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述獲取評(píng)估報(bào)告進(jìn)行展示指獲取電能替代方案的效益評(píng)估報(bào)告采用可視化圖表向用戶進(jìn)行展示，根據(jù)評(píng)估報(bào)告向用戶推薦電能替代方案，用戶通過(guò)評(píng)估報(bào)告選擇電能替代方案，記錄用戶選擇的電能替代方案。

14、作為本發(fā)明所述電能替代效益評(píng)估方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫(kù)中指得到評(píng)估報(bào)告和用戶選擇的電能替代方案后存儲(chǔ)至本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中，每次進(jìn)行存儲(chǔ)時(shí)對(duì)本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行漏洞和完整性檢測(cè)，同步定期將存儲(chǔ)數(shù)據(jù)上傳至區(qū)塊鏈進(jìn)行備份。

15、本發(fā)明的另外一個(gè)目的是提供一種電能替代效益評(píng)估系統(tǒng)，其包括，

16、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于部署負(fù)荷監(jiān)控設(shè)備采集用戶用電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并提取用戶特征；

17、行為分析模塊，用于對(duì)用戶特征進(jìn)行聚類(lèi)分析獲取用戶標(biāo)簽，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析用戶行為建立用戶行為模型；

18、方案評(píng)估模塊，用于根據(jù)用戶行為模型建立電能替代方案庫(kù)，并對(duì)電能替代方案進(jìn)行效益評(píng)估生成評(píng)估報(bào)告向用戶推薦；

19、展示存儲(chǔ)模塊，用于對(duì)評(píng)估報(bào)告進(jìn)行展示和存儲(chǔ)備份。

20、一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器和處理器；所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述電能替代效益評(píng)估方法的步驟。

21、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述電能替代效益評(píng)估方法的步驟。

22、本發(fā)明有益效果為：本發(fā)明通過(guò)部署非侵入式監(jiān)控設(shè)備獲取用戶用電數(shù)據(jù)提取用戶特征，根據(jù)用戶特征分析用戶標(biāo)簽和用戶行為構(gòu)建用戶行為模型，在保障用戶隱私安全的情況下提高了用戶行為分析的準(zhǔn)確性，提升了用戶特征和用戶標(biāo)簽與用戶的關(guān)聯(lián)性，同時(shí)通過(guò)用戶行為模型建立用戶電能替代方案庫(kù)進(jìn)行效益評(píng)估，幫助用戶分析不同電能替代方案的效益，從而提高用戶決策效率和科學(xué)性，提升用戶滿意度。

技術(shù)特征：

1.一種電能替代效益評(píng)估方法，其特征在于：包括，

2.如權(quán)利要求1所述的電能替代效益評(píng)估方法，其特征在于：所述部署非侵入式監(jiān)控設(shè)備采集用戶用電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并提取用戶用電數(shù)據(jù)特征在用戶的用電環(huán)境中部署非侵入式負(fù)荷監(jiān)控設(shè)備結(jié)合智能電表和物聯(lián)網(wǎng)采集用戶用電數(shù)據(jù)，并對(duì)用戶用電數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗去噪和標(biāo)準(zhǔn)化處理，提取標(biāo)準(zhǔn)化后的用戶用電數(shù)據(jù)的季度不平衡系數(shù)k和年度負(fù)荷因子l：，；其中為第i個(gè)月的最大負(fù)荷，為年度最大負(fù)荷，為第i個(gè)月的用電量，為一年總小時(shí)數(shù)；將季度不平衡系數(shù)k和年度負(fù)荷因子l拼接形成用戶特征x。

3.如權(quán)利要求2所述的電能替代效益評(píng)估方法，其特征在于：所述根據(jù)用戶用電數(shù)據(jù)特征進(jìn)行聚類(lèi)分析獲取用戶標(biāo)簽，根據(jù)用戶標(biāo)簽和用電數(shù)據(jù)特征使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析用戶行為構(gòu)建用戶行為模型包括，

4.如權(quán)利要求3所述的電能替代效益評(píng)估方法，其特征在于：所述基于用戶行為模型建立電能替代方案庫(kù)指設(shè)定替代能源種類(lèi)，獲取每種替代能源參數(shù)包括功率、能效比和運(yùn)行成本，從用戶行為模型中提取出預(yù)測(cè)用戶用電量，根據(jù)每種替代能源的功率和能效比計(jì)算在預(yù)測(cè)時(shí)間t的發(fā)電量，并計(jì)算預(yù)測(cè)時(shí)間t的運(yùn)行成本，將預(yù)測(cè)時(shí)間t的發(fā)電量與預(yù)測(cè)用戶用電量進(jìn)行對(duì)比，若發(fā)電量大于等于用電量，則將替代能源種類(lèi)參數(shù)、發(fā)電量以及運(yùn)行成本形成電能替代方案，若發(fā)電量小于用電量，則將該替代能源從替代能源種類(lèi)中排除，綜合所有電能替代方案建立電能替代方案庫(kù)。

5.如權(quán)利要求4所述的電能替代效益評(píng)估方法，其特征在于：所述評(píng)估替代方案效益生成評(píng)估報(bào)告指提取用戶行為模型中的用戶標(biāo)簽和用戶行為作為用戶輸入；

6.如權(quán)利要求5所述的電能替代效益評(píng)估方法，其特征在于：所述獲取評(píng)估報(bào)告進(jìn)行展示指獲取電能替代方案的效益評(píng)估報(bào)告采用可視化圖表向用戶進(jìn)行展示，根據(jù)評(píng)估報(bào)告向用戶推薦電能替代方案，用戶通過(guò)評(píng)估報(bào)告選擇電能替代方案，記錄用戶選擇的電能替代方案。

7.如權(quán)利要求6所述的電能替代效益評(píng)估方法，其特征在于：所述存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫(kù)中指得到評(píng)估報(bào)告和用戶選擇的電能替代方案后存儲(chǔ)至本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中，每次進(jìn)行存儲(chǔ)時(shí)對(duì)本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行漏洞和完整性檢測(cè)，同步定期將存儲(chǔ)數(shù)據(jù)上傳至區(qū)塊鏈進(jìn)行備份。

8.一種如權(quán)利要求1-7任一所述的電能替代效益評(píng)估方法的電能替代效益評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于：包括，

9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器和處理器；所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于：所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的電能替代效益評(píng)估方法的步驟。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于：所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的電能替代效益評(píng)估方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種電能替代效益評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及電能效益評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，包括部署非侵入式監(jiān)控設(shè)備采集用戶用電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并提取用戶用電數(shù)據(jù)特征；根據(jù)用戶用電數(shù)據(jù)特征進(jìn)行聚類(lèi)分析獲取用戶標(biāo)簽，根據(jù)用戶標(biāo)簽和用電數(shù)據(jù)特征使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析用戶行為構(gòu)建用戶行為模型；基于用戶行為模型建立電能替代方案庫(kù)，并評(píng)估替代方案效益生成評(píng)估報(bào)告；獲取評(píng)估報(bào)告進(jìn)行展示，并存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫(kù)中。本發(fā)明在保障用戶隱私安全的情況下提高了用戶行為分析的準(zhǔn)確性，提升了用戶特征和用戶標(biāo)簽與用戶的關(guān)聯(lián)性，提高用戶決策效率和科學(xué)性，提升用戶滿意度。

技術(shù)研發(fā)人員：馬超,鄭毅,宋秩行,張建文,山憲武,何哲偉,桓露,趙彥文,李娜,趙志強(qiáng),王力,田夢(mèng)瑤
受保護(hù)的技術(shù)使用者：國(guó)網(wǎng)新疆電力有限公司營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)中心
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2