一種用戶側能源數據的挖掘與分析方法與流程

2023-07-28 06:21:56

本發明涉及數據挖掘領域，特別涉及一種用戶側能源數據的挖掘與分析方法。
背景技術：
：隨著國家電網公司用電信息採集系統全面覆蓋，以及大數據分析的興起，數據的價值顯得越來越重要。目前根據國家能源局的能源發展規劃，在政府的指導下，電力公司、自來水公司、燃氣公司紛紛參與了「多表合一」信息採集建設工程，通過電力公司共享的用電信息採集平臺，將自來水、燃氣、電力數據遠程採集到系統主站，解決了自來水、燃氣公司人工抄表的問題。實現多表合一採集系統的運營，需對用能側的水、電、氣、熱數據進行採集、存儲、分析、管理、應用。但對於用戶側採集的海量多能源數據，通過用電信息採集後的數據存儲在資料庫中，用戶側能源數據有用戶信息，每天的用電、用水、用氣量，用戶繳費情況，用戶計量異常情況等數據，沒有進行挖掘用能信息，沒有通過分析得出用戶用能行為，不能給客戶合理規劃資源使用提供科學依據。技術實現要素：本發明要解決的技術問題是提供一種能為合理規劃資源使用提供科學依據的用戶側能源數據的挖掘與分析方法。實現本發明目的的技術方案之一是提供一種用戶側能源數據的挖掘與分析方法，包括如下步驟：①從主站信息採集系統及自來水和燃氣公司的業務系統的資料庫中獲得用戶的用戶側能源數據；②按照用戶側能源數據的性質對步驟①得到的數據進行分類，分成三類：第一類為用電、水、氣量數據；第二類為用戶電、水、氣表計異常數據；第三類為用戶信譽度數據；第一類數據為用戶用電、水、氣量數據，反映的是用戶的能源消耗使用情況；第二類數據為用戶電、水、氣表計異常數據，反映的是用戶用能習慣是否正常；第三類數據為用戶信譽度數據，反映的是用戶是否按時繳納電費、水費、氣費，是否為誠信用戶，是否存在竊電、水、氣等惡意行為，用電、水、氣合同履行情況；③對步驟②得到的三類數據進行進一步的劃分，建立層次結構關係：「用戶用電、水、氣量數據」一共由6個指標組成，「用戶電、水、氣表計異常數據」一共由3個指標組成，「用戶信譽度數據」由5個指標組成：第一類數據「用戶用電、水、氣量數據」包括「每月用電量」、「每日用電量」、「每月用水量」、「每日用水量」、「每月用氣量」、「每日用氣量」6個指標；第二類數據「用戶電、水、氣表計異常數據」包括「電壓監測」、「電流監測」、「表計運行狀態監測」、「閥門監測」4個指標；第三類數據「用戶信譽度數據」包括「是否惡意拖欠電、水、氣費」、「是否有竊電水氣惡意行為」、「是否有違約用電水氣行為」；④確定各指標的相互關係：根據步驟③得到的各個指標間的關聯關係，確定指標間的相互影響，從而求出和實際業務匹配的評價體系；如每月用電量是由當月每日的用電量之和；如下關係表所示，其中*代表具有相關性：⑤確定指標重要程度，根據指標間的相互關係，確定各指標的重要程度：指標的重要程度由步驟④的關係表中與之相關的指標個數決定，0個相關的指標個數代表很不重要，1個相關的指標個數代表不重要，2個相關的指標個數代表一般，3個相關的指標個數代表重要，4個及以上的指標個數代表非常重要；⑥根據步驟⑤得到的指標重要程度確定指標的權重，按照重要程度分為5個等級，其中設定「非常重要」指標權重為5，「重要」指標權重為4，「一般」指標權重為3，「不重要」指標權重為2，「很不重要」指標權重為1；則w＝[每月用電量、每日用電量、每月用水量、每日用水量、每月用氣量、每日用氣量、電壓監測、電流監測、表計運行狀態監測、閥門監測、是否拖欠電水氣費、是否有竊電水氣惡意行為、是否有違約用電水氣行為]＝[4、3、4、3、4、3、5、5、4、2、3、1、3]，其中w代表各指標的權重；⑦對w進行歸一化處理可得，獲取每個指標在指標集中的歸一權重值w1，為後續計算做準備：w1＝[0.09524，0.07143，0.09524，0.07143，0.09524，0.07143，0.11905，0.11905，0.09524，0.04762，0.07143，0.02381，0.07143]；⑧採用直接信號校正係數法修正各指標的權重，具體來講包括如下步驟：1)為了消除指標間各單位不同和變異數據的影響，由定義指標組成的數據矩陣為自變量x，首先對自變量x進行標準化處理；2)假設各指標之間的權重都為1，由標準化處理後的自變量x乘以權重1，計算出因變量y；3)計算y在x上的線性空間投影：m＝x((x′)-1)′y；4)計算x在m上的正交補空間上的投影：z＝x-mm′x；5)對zz′進行主成分分析，然後提取前f個需要正交處理的主成分得分矩陣tf；6)計算權重矩陣wf＝x-1tf；7)計算新的矩陣tf，tf＝xwf；8)計算載荷矩陣pf＝x′tf/(t′ftf)；9)對x進行校正，過濾掉x中與y中正交的不相關的信息，得到新的自變量xdosc，xdosc＝x-tfp′f；10)該新的自變量xdosc與因變量y之間得到一個新的權重矩陣，即y＝c*xdosc，其中c定義為係數修正權重矩陣；⑨為了得到用戶的用能灰色評價矩陣m，將步驟⑦得到的用戶用能的指標通過專家基於用戶用電情況進行審核評分，再運用灰色白化權函數計算灰色統計數，得到該用戶的灰色評價矩陣m；⑩將灰色權重矩陣m與步驟⑧得到的直接信號校正係數法修正後的權重矩陣c相乘，得到新的權重矩陣n；計算評價結果：通過將⑦得到的每個指標在指標集中的歸一權重值和⑩計算得到的權重矩陣n相乘，就可以得到每一個用戶用能習慣的具體評分結果；按照評價結果對應評價關係表，可得出用戶的用能習慣級別，從而相應的給用戶不同的管理策略。進一步的，步驟①中，主站信息採集系統採用多表合一用電信息採集系統。進一步的，步驟⑨的詳細過程如下：灰色白化權函數一共有5種，用f1、f2、f3、f4、f5表示，按照灰色統計數計算的要求，設第一類數據【用戶用電、水、氣量數據】的六個指標元素為：u1、u2、u3、u4、u5、u6；指標u1由第一個專家審核的得分為b1，指標u1由第二個專家審核的得分為b2，指標u1由第n個專家審核的得分為bn；設定五類灰色白化權函數如下：評價等級1：評價等級2：評價等級3：評價等級4：評價等級5：則k1＝f1(b1:u1)+f1(b2:u1)+…..+f1(bn:u1)；k1表示指標u1在灰色函數f1下n個專家的評分總和；k2＝f2(b1:u1)+f2(b2:u1)+…..+f2(bn:u1)；k2表示指標u1在灰色函數f2下n個專家的評分總和；k3＝f3(b1:u1)+f3(b2:u1)+…..+f3(bn:u1)；k3表示指標u1在灰色函數f3下n個專家的評分總和；k4＝f4(b1:u1)+f4(b2:u1)+…..+f4(bn:u1)；k4表示指標u1在灰色函數f4下n個專家的評分總和；k5＝f5(b1:u1)+f5(b2:u1)+…..+f5(bn:u1)；k5表示指標u1在灰色函數f5下n個專家的評分總和；則u1的灰色統計數s為：s＝k1+k2+k3+k4+k5；灰色權重為：s1＝k1/s,s2＝k2/s,s3＝k3/s,s4＝k4/s,s5＝k5/s；u1的灰色權重行向量[s1,s2,s3,s4,s5]；依次運算所有元素u1,…,un的灰色權重行向量，從而獲取灰色權重矩陣m。進一步的，步驟中，具體評價結果對應評價關係表如下表所示；將用戶用能習慣評價結果根據好與壞分為a、b、c、d、e五類如下：評價等級得分範圍狀態描述a90-100優b80-89良c70-79中d60-69預警e60以下差根據用戶評價等級的不同開展針對性的管理策略：a類用戶，評價狀態為優，表示用戶用能習慣很好，可以定義為優質用戶；對此類用戶可以進行可延長其欠費不停電、水、氣等服務周期；b類用戶，評價狀態為良，可適當延長欠費繳費期限；c類用戶，評價狀態為中，按原計劃進行用能習慣建議；d類用戶，評價狀態為預警，在按原計劃進行用能習慣建議的基礎上，可免費為其上門提供用能指導；e類用戶，評價狀態為差，需增加用能建議提醒次數。實現本發明目的的技術方案之二是提供一種用戶側能源數據的挖掘方法，包括如下步驟：①從主站信息採集系統及自來水和燃氣公司的業務系統的資料庫中獲得用戶的用戶側能源數據；主站信息採集系統採用多表合一的用電信息採集系統；②按照用戶側能源數據的性質對步驟①得到的數據進行分類，分成三類：第一類為用電、水、氣量數據；第二類為用戶電、水、氣表計異常數據；第三類為用戶信譽度數據；第一類數據為用戶用電、水、氣量數據，反映的是用戶的能源消耗使用情況；用水、用氣數據來源於用電信息採集系統中多表合一信息採集的數據展示日數據和月數據模塊；第二類數據為用戶電、水、氣表計異常數據，反映的是用戶用能習慣是否正常；用戶電錶異常數據主要來源於用電信息採集系統中抄表失敗事件模塊中的表計故障清單，用戶水、氣表異常數據主要來源於用電信息採集系統中多表合一信息採集的數據展示模塊的未成功獲取清單；第三類數據為用戶信譽度數據，反映的是用戶是否按時繳納電費、水費、氣費，是否為誠信用戶，是否存在竊電、水、氣等惡意行為，用電、水、氣合同履行情況；用戶信譽度數據中的用戶電費繳費記錄情況數據來源於用電信息採集系統的營銷業務系統的電量電費模塊，用戶水、氣費繳費記錄情況數據來源於自來水和燃氣公司的業務系統；③對步驟②得到的三類數據進行進一步的劃分，建立層次結構關係：「用戶用電、水、氣量數據」一共由6個指標組成，「用戶電、水、氣表計異常數據」一共由3個指標組成，「用戶信譽度數據」由5個指標組成：第一類數據「用戶用電、水、氣量數據」包括「每月用電量」、「每日用電量」、「每月用水量」、「每日用水量」、「每月用氣量」、「每日用氣量」6個指標；第二類數據「用戶電、水、氣表計異常數據」包括「電壓監測」、「電流監測」、「表計運行狀態監測」、「閥門監測」4個指標；第三類數據「用戶信譽度數據」包括「是否惡意拖欠電、水、氣費」、「是否有竊電水氣惡意行為」、「是否有違約用電水氣行為」；④確定各指標的相互關係：根據步驟③得到的各個指標間的關聯關係，確定指標間的相互影響，從而求出和實際業務匹配的評價體系；如每月用電量是由當月每日的用電量之和；如下關係表所示，其中*代表具有相關性：⑤確定指標重要程度，根據指標間的相互關係，確定各指標的重要程度：指標的重要程度由步驟④的關係表中與之相關的指標個數決定，0個相關的指標個數代表很不重要，1個相關的指標個數代表不重要，2個相關的指標個數代表一般，3個相關的指標個數代表重要，4個及以上的指標個數代表非常重要；⑥根據步驟⑤得到的指標重要程度確定指標的權重，按照重要程度分為5個等級，其中設定「非常重要」指標權重為5，「重要」指標權重為4，「一般」指標權重為3，「不重要」指標權重為2，「很不重要」指標權重為1；則w＝[每月用電量、每日用電量、每月用水量、每日用水量、每月用氣量、每日用氣量、電壓監測、電流監測、表計運行狀態監測、閥門監測、是否拖欠電水氣費、是否有竊電水氣惡意行為、是否有違約用電水氣行為]＝[4、3、4、3、4、3、5、5、4、2、3、1、3]，其中w代表各指標的權重；⑦對w進行歸一化處理可得，獲取每個指標在指標集中的歸一權重值w1，為後續計算做準備：w1＝[0.09524，0.07143，0.09524，0.07143，0.09524，0.07143，0.11905，0.11905，0.09524，0.04762，0.07143，0.02381，0.07143]；⑧採用直接信號校正係數法修正各指標的權重，具體來講包括如下步驟：1)為了消除指標間各單位不同和變異數據的影響，由定義指標組成的數據矩陣為自變量x，首先對自變量x進行標準化處理；2)假設各指標之間的權重都為1，由標準化處理後的自變量x乘以權重1，計算出因變量y；3)計算y在x上的線性空間投影：m＝x((x′)-1)′y；4)計算x在m上的正交補空間上的投影：z＝x-mm′x；5)對zz′進行主成分分析，然後提取前f個需要正交處理的主成分得分矩陣tf；6)計算權重矩陣wf＝x-1tf；7)計算新的矩陣tf，tf＝xwf；8)計算載荷矩陣pf＝x′tf/(t′ftf)；9)對x進行校正，過濾掉x中與y中正交的不相關的信息，得到新的自變量xdosc，xdosc＝x-tfp′f；10)該新的自變量xdosc與因變量y之間得到一個新的權重矩陣，即y＝c*xdosc，其中c定義為係數修正權重矩陣；⑨為了得到用戶的用能灰色評價矩陣m，將步驟⑦得到的用戶用能的指標通過專家基於用戶用電情況進行審核評分，再運用灰色白化權函數計算灰色統計數，得到該用戶的灰色評價矩陣m；⑩將灰色權重矩陣m與步驟⑧得到的直接信號校正係數法修正後的權重矩陣c相乘，得到新的權重矩陣n；計算評價結果：通過將⑦得到的每個指標在指標集中的歸一權重值和⑩計算得到的權重矩陣n相乘，就可以得到每一個用戶用能習慣的具體評分結果；按照評價結果對應評價關係表，可得出用戶的用能習慣級別，從而相應的給用戶不同的管理策略；具體評價結果對應評價關係表如下表所示；將用戶用能習慣評價結果根據好與壞分為a、b、c、d、e五類如下：評價等級得分範圍狀態描述a90-100優b80-89良c70-79中d60-69預警e60以下差根據用戶評價等級的不同開展針對性的管理策略：a類用戶，評價狀態為優，表示用戶用能習慣很好，可以定義為優質用戶；對此類用戶可以進行可延長其欠費不停電、水、氣等服務周期；b類用戶，評價狀態為良，可適當延長欠費繳費期限；c類用戶，評價狀態為中，按原計劃進行用能習慣建議；d類用戶，評價狀態為預警，在按原計劃進行用能習慣建議的基礎上，可免費為其上門提供用能指導；e類用戶，評價狀態為差，需增加用能建議提醒次數。實現本發明目的的技術方案之三是提供一種用戶側能源數據的分析方法，包括如下步驟：①從主站信息採集系統及自來水和燃氣公司的業務系統的資料庫中獲得用戶的用戶側能源數據；主站信息採集系統採用多表合一的用電信息採集系統；②按照用戶側能源數據的性質對步驟①得到的數據進行分類，分成三類：第一類為用電、水、氣量數據；第二類為用戶電、水、氣表計異常數據；第三類為用戶信譽度數據；第一類數據為用戶用電、水、氣量數據，反映的是用戶的能源消耗使用情況；用水、用氣數據來源於用電信息採集系統中多表合一信息採集的數據展示日數據和月數據模塊；第二類數據為用戶電、水、氣表計異常數據，反映的是用戶用能習慣是否正常；用戶電錶異常數據主要來源於用電信息採集系統中抄表失敗事件模塊中的表計故障清單，用戶水、氣表異常數據主要來源於用電信息採集系統中多表合一信息採集的數據展示模塊的未成功獲取清單；第三類數據為用戶信譽度數據，反映的是用戶是否按時繳納電費、水費、氣費，是否為誠信用戶，是否存在竊電、水、氣等惡意行為，用電、水、氣合同履行情況；用戶信譽度數據中的用戶電費繳費記錄情況數據來源於用電信息採集系統的營銷業務系統的電量電費模塊，用戶水、氣費繳費記錄情況數據來源於自來水和燃氣公司的業務系統；③對步驟②得到的三類數據進行進一步的劃分，建立層次結構關係：「用戶用電、水、氣量數據」一共由6個指標組成，「用戶電、水、氣表計異常數據」一共由3個指標組成，「用戶信譽度數據」由5個指標組成：第一類數據「用戶用電、水、氣量數據」包括「每月用電量」、「每日用電量」、「每月用水量」、「每日用水量」、「每月用氣量」、「每日用氣量」6個指標；第二類數據「用戶電、水、氣表計異常數據」包括「電壓監測」、「電流監測」、「表計運行狀態監測」、「閥門監測」4個指標；第三類數據「用戶信譽度數據」包括「是否惡意拖欠電、水、氣費」、「是否有竊電水氣惡意行為」、「是否有違約用電水氣行為」；④確定各指標的相互關係：根據步驟③得到的各個指標間的關聯關係，確定指標間的相互影響，從而求出和實際業務匹配的評價體系；如每月用電量是由當月每日的用電量之和；如下關係表所示，其中*代表具有相關性：⑤確定指標重要程度，根據指標間的相互關係，確定各指標的重要程度：指標的重要程度由步驟④的關係表中與之相關的指標個數決定，0個相關的指標個數代表很不重要，1個相關的指標個數代表不重要，2個相關的指標個數代表一般，3個相關的指標個數代表重要，4個及以上的指標個數代表非常重要；⑥根據步驟⑤得到的指標重要程度確定指標的權重，按照重要程度分為5個等級，其中設定「非常重要」指標權重為5，「重要」指標權重為4，「一般」指標權重為3，「不重要」指標權重為2，「很不重要」指標權重為1；則w＝[每月用電量、每日用電量、每月用水量、每日用水量、每月用氣量、每日用氣量、電壓監測、電流監測、表計運行狀態監測、閥門監測、是否拖欠電水氣費、是否有竊電水氣惡意行為、是否有違約用電水氣行為]＝[4、3、4、3、4、3、5、5、4、2、3、1、3]，其中w代表各指標的權重；⑦對w進行歸一化處理可得，獲取每個指標在指標集中的歸一權重值w1，為後續計算做準備：w1＝[0.09524，0.07143，0.09524，0.07143，0.09524，0.07143，0.11905，0.11905，0.09524，0.04762，0.07143，0.02381，0.07143]；⑧採用直接信號校正係數法修正各指標的權重，具體來講包括如下步驟：1)為了消除指標間各單位不同和變異數據的影響，由定義指標組成的數據矩陣為自變量x，首先對自變量x進行標準化處理；2)假設各指標之間的權重都為1，由標準化處理後的自變量x乘以權重1，計算出因變量y；3)計算y在x上的線性空間投影：m＝x((x′)-1)′y；4)計算x在m上的正交補空間上的投影：z＝x-mm′x；5)對zz′進行主成分分析，然後提取前f個需要正交處理的主成分得分矩陣tf；6)計算權重矩陣wf＝x-1tf；7)計算新的矩陣tf，tf＝xwf；8)計算載荷矩陣pf＝x′tf/(t′ftf)；9)對x進行校正，過濾掉x中與y中正交的不相關的信息，得到新的自變量xdosc，xdosc＝x-tfp′f；10)該新的自變量xdosc與因變量y之間得到一個新的權重矩陣，即y＝c*xdosc，其中c定義為係數修正權重矩陣；⑨為了得到用戶的用能灰色評價矩陣m，將步驟⑦得到的用戶用能的指標通過專家基於用戶用電情況進行審核評分，再運用灰色白化權函數計算灰色統計數，得到該用戶的灰色評價矩陣m；詳細步驟如下：灰色白化權函數一共有5種，用f1、f2、f3、f4、f5表示，按照灰色統計數計算的要求，設第一類數據【用戶用電、水、氣量數據】的六個指標元素為：u1、u2、u3、u4、u5、u6。指標u1由第一個專家審核的得分為b1，指標u1由第二個專家審核的得分為b2，指標u1由第n個專家審核的得分為bn；設定五類灰色白化權函數如下：評價等級1：評價等級2：評價等級3：評價等級4：評價等級5：則k1＝f1(b1:u1)+f1(b2:u1)+…..+f1(bn:u1)；k1表示指標u1在灰色函數f1下n個專家的評分總和；k2＝f2(b1:u1)+f2(b2:u1)+…..+f2(bn:u1)；k2表示指標u1在灰色函數f2下n個專家的評分總和；k3＝f3(b1:u1)+f3(b2:u1)+…..+f3(bn:u1)；k3表示指標u1在灰色函數f3下n個專家的評分總和；k4＝f4(b1:u1)+f4(b2:u1)+…..+f4(bn:u1)；k4表示指標u1在灰色函數f4下n個專家的評分總和；k5＝f5(b1:u1)+f5(b2:u1)+…..+f5(bn:u1)；k5表示指標u1在灰色函數f5下n個專家的評分總和；則u1的灰色統計數s為：s＝k1+k2+k3+k4+k5；灰色權重為：s1＝k1/s,s2＝k2/s,s3＝k3/s,s4＝k4/s,s5＝k5/s；u1的灰色權重行向量[s1,s2,s3,s4,s5]；依次運算所有元素u1,…,un的灰色權重行向量，從而獲取灰色權重矩陣m；⑩將灰色權重矩陣m與步驟⑧得到的直接信號校正係數法修正後的權重矩陣c相乘，得到新的權重矩陣n；計算評價結果：通過將⑦得到的每個指標在指標集中的歸一權重值和⑩計算得到的權重矩陣n相乘，就可以得到每一個用戶用能習慣的具體評分結果；按照評價結果對應評價關係表，可得出用戶的用能習慣級別，從而相應的給用戶不同的管理策略。實現本發明目的的技術方案之四是提供一種用戶側電、水、氣能源數據的分析方法，包括如下步驟：①從主站信息採集系統及自來水和燃氣公司的業務系統的資料庫中獲得用戶的用戶側能源數據；主站信息採集系統採用多表合一的用電信息採集系統；②按照用戶側能源數據的性質對步驟①得到的數據進行分類，分成三類：第一類為用電、水、氣量數據；第二類為用戶電、水、氣表計異常數據；第三類為用戶信譽度數據；第一類數據為用戶用電、水、氣量數據，反映的是用戶的能源消耗使用情況；用水、用氣數據來源於用電信息採集系統中多表合一信息採集的數據展示日數據和月數據模塊；第二類數據為用戶電、水、氣表計異常數據，反映的是用戶用能習慣是否正常；用戶電錶異常數據主要來源於用電信息採集系統中抄表失敗事件模塊中的表計故障清單，用戶水、氣表異常數據主要來源於用電信息採集系統中多表合一信息採集的數據展示模塊的未成功獲取清單；第三類數據為用戶信譽度數據，反映的是用戶是否按時繳納電費、水費、氣費，是否為誠信用戶，是否存在竊電、水、氣等惡意行為，用電、水、氣合同履行情況；用戶信譽度數據中的用戶電費繳費記錄情況數據來源於用電信息採集系統的營銷業務系統的電量電費模塊，用戶水、氣費繳費記錄情況數據來源於自來水和燃氣公司的業務系統；③對步驟②得到的三類數據進行進一步的劃分，建立層次結構關係：「用戶用電、水、氣量數據」一共由6個指標組成，「用戶電、水、氣表計異常數據」一共由3個指標組成，「用戶信譽度數據」由5個指標組成：第一類數據「用戶用電、水、氣量數據」包括「每月用電量」、「每日用電量」、「每月用水量」、「每日用水量」、「每月用氣量」、「每日用氣量」6個指標；第二類數據「用戶電、水、氣表計異常數據」包括「電壓監測」、「電流監測」、「表計運行狀態監測」、「閥門監測」4個指標；第三類數據「用戶信譽度數據」包括「是否惡意拖欠電、水、氣費」、「是否有竊電水氣惡意行為」、「是否有違約用電水氣行為」；④確定各指標的相互關係：根據步驟③得到的各個指標間的關聯關係，確定指標間的相互影響，從而求出和實際業務匹配的評價體系；如每月用電量是由當月每日的用電量之和；如下關係表所示，其中*代表具有相關性：⑤確定指標重要程度，根據指標間的相互關係，確定各指標的重要程度：指標的重要程度由步驟④的關係表中與之相關的指標個數決定，0個相關的指標個數代表很不重要，1個相關的指標個數代表不重要，2個相關的指標個數代表一般，3個相關的指標個數代表重要，4個及以上的指標個數代表非常重要；⑥根據步驟⑤得到的指標重要程度確定指標的權重，按照重要程度分為5個等級，其中設定「非常重要」指標權重為5，「重要」指標權重為4，「一般」指標權重為3，「不重要」指標權重為2，「很不重要」指標權重為1；則w＝[每月用電量、每日用電量、每月用水量、每日用水量、每月用氣量、每日用氣量、電壓監測、電流監測、表計運行狀態監測、閥門監測、是否拖欠電水氣費、是否有竊電水氣惡意行為、是否有違約用電水氣行為]＝[4、3、4、3、4、3、5、5、4、2、3、1、3]，其中w代表各指標的權重；⑦對w進行歸一化處理可得，獲取每個指標在指標集中的歸一權重值w1，為後續計算做準備：w1＝[0.09524，0.07143，0.09524，0.07143，0.09524，0.07143，0.11905，0.11905，0.09524，0.04762，0.07143，0.02381，0.07143]；⑧採用直接信號校正係數法修正各指標的權重，具體來講包括如下步驟：1)為了消除指標間各單位不同和變異數據的影響，由定義指標組成的數據矩陣為自變量x，首先對自變量x進行標準化處理；2)假設各指標之間的權重都為1，由標準化處理後的自變量x乘以權重1，計算出因變量y；3)計算y在x上的線性空間投影：m＝x((x′)-1)′y；4)計算x在m上的正交補空間上的投影：z＝x-mm′x；5)對zz′進行主成分分析，然後提取前f個需要正交處理的主成分得分矩陣tf；6)計算權重矩陣wf＝x-1tf；7)計算新的矩陣tf，tf＝xwf；8)計算載荷矩陣pf＝x′tf/(t′ftf)；9)對x進行校正，過濾掉x中與y中正交的不相關的信息，得到新的自變量xdosc，xdosc＝x-tfp′f；10)該新的自變量xdosc與因變量y之間得到一個新的權重矩陣，即y＝c*xdosc，其中c定義為係數修正權重矩陣；⑨為了得到用戶的用能灰色評價矩陣m，將步驟⑦得到的用戶用能的指標通過專家基於用戶用電情況進行審核評分，再運用灰色白化權函數計算灰色統計數，得到該用戶的灰色評價矩陣m；詳細步驟如下：灰色白化權函數一共有5種，用f1、f2、f3、f4、f5表示，按照灰色統計數計算的要求，設第一類數據【用戶用電、水、氣量數據】的六個指標元素為：u1、u2、u3、u4、u5、u6。指標u1由第一個專家審核的得分為b1，指標u1由第二個專家審核的得分為b2，指標u1由第n個專家審核的得分為bn；設定五類灰色白化權函數如下：評價等級1：評價等級2：評價等級3：評價等級4：評價等級5：則k1＝f1(b1:u1)+f1(b2:u1)+…..+f1(bn:u1)；k1表示指標u1在灰色函數f1下n個專家的評分總和；k2＝f2(b1:u1)+f2(b2:u1)+…..+f2(bn:u1)；k2表示指標u1在灰色函數f2下n個專家的評分總和；k3＝f3(b1:u1)+f3(b2:u1)+…..+f3(bn:u1)；k3表示指標u1在灰色函數f3下n個專家的評分總和；k4＝f4(b1:u1)+f4(b2:u1)+…..+f4(bn:u1)；k4表示指標u1在灰色函數f4下n個專家的評分總和；k5＝f5(b1:u1)+f5(b2:u1)+…..+f5(bn:u1)；k5表示指標u1在灰色函數f5下n個專家的評分總和；則u1的灰色統計數s為：s＝k1+k2+k3+k4+k5；灰色權重為：s1＝k1/s,s2＝k2/s,s3＝k3/s,s4＝k4/s,s5＝k5/s；u1的灰色權重行向量[s1,s2,s3,s4,s5]；依次運算所有元素u1,…,un的灰色權重行向量，從而獲取灰色權重矩陣m；其中，通過專家基於用戶用電情況對各個指標進行審核評分是基於專家的經驗數據判斷，部分指標的審核方法參考如下：江蘇階梯電價標準年用電累計未達到2760度電，不執行階梯電價，年用電量累計超過4800度電量每度加價0.3元，按照江蘇階梯電價標準測算，當平均每日用電量指標低於8度電，執行第一階梯電價，專家得分設定100分；當平均每日用電量指標高於13度電，執行第三階梯電價，專家得分設定40分；當平均每日用電量指標在8-13度電時，每高於1度電，指標分加12分，即：每日用電量每月用電量專家得分<＝8＝13>＝40040每月用電量按照江蘇階梯電價標準折算成平均每月用電量的值進行專家得分，當平均每日用電量指標低於230度電，執行第一階梯電價，專家得分設定100分；當平均每日用電量指標高於400度電，執行第三階梯電價，專家得分設定40分；當平均每日用電量指標在230-400度電時，每高於34度電，指標分加12分；每日用水量、每月用水量、每日用氣量、每月用氣量按照規定的用水、用氣量階梯標準計算，參照江蘇階梯電價標準計算方法；用戶電、水、氣表計異常指標：如果用戶表計使用1個月內出現表計損壞，該指標評分為40分，如果用戶表計使用2-6個月內出現表計損壞，該指標評分為60分，如果用戶表計使用6-12個月內出現表計損壞，該指標評分為80分，如果用戶表計使用1-3年內出現表計損壞，該指標評分為90分，如果用戶表計使用4-6個月內出現表計損壞，該指標評分為100分；用戶信譽度：如果用戶在3年內未出現拖欠電水氣費行為或竊電、水、氣惡意行為，該指標評分為100分，如果用戶在3年內出現1次拖欠電水氣費行為或竊電、水、氣惡意行為，該指標評分為80分，如果用戶在3年內出現2次拖欠電水氣費行為、竊電、水、氣惡意行為竊電、水、氣惡意行為，該指標評分為60分，如果用戶在3年內出現超過2次拖欠電水氣費行為或竊電、水、氣惡意行為，該指標評分為40分；⑩將灰色權重矩陣m與步驟⑧得到的直接信號校正係數法修正後的權重矩陣c相乘，得到新的權重矩陣n；計算評價結果：通過將⑦得到的每個指標在指標集中的歸一權重值和⑩計算得到的權重矩陣n相乘，就可以得到每一個用戶用能習慣的具體評分結果；按照評價結果對應評價關係表，可得出用戶的用能習慣級別，從而相應的給用戶不同的管理策略。本發明具有積極的效果：(1)(1)本發明用戶側能源數據的挖掘與分析方法選擇合適的分析工具、應用統計方法、事例推理、規則推理、模糊集等的數據處理方法，得出有用的分析信息。然後，將數據挖掘所得到分析信息以可視化的方式呈現給客戶或供其他應用程式使用。同時，也可以通過上述數據處理分析得出用戶用能行為，給客戶合理規劃資源使用提供科學依據。(2)本發明根據電、水、氣三類數據，利用灰色網絡分析法對用戶的用能習慣進行評價與分析，制定針對性的用能管理措施，從而達到提高用能數據利用率、用戶管理精益化程度的評價體系。(3)本發明通過分析從用戶側採集的海量多能源數據中得到對用能習慣有指導意義的數據，提供了一種相關性數據的挖掘技術。(4)本發明從用能量、異常數據、用戶信譽度三個指標把用戶的用能習慣從用量、用能是否合理、用戶的繳費習慣三個方面全方位考慮用戶的用能習慣，具有較強的合理性。(5)本發明的評價方法原理簡單、操作性強，可應用於用能習慣的分析評價。(6)本發明可以為電、水、氣公司提供用戶用能的趨勢、為居民用戶提高用能建議，從而幫助用戶合理改變用能習慣，減少資源浪費。附圖說明圖1為本發明的一種用戶側能源數據的挖掘與分析方法的流程圖；圖2為用戶用電、水、氣量數據的指標劃分圖；圖3為用戶電、水、氣表計異常數據的指標劃分圖；圖4為用戶信譽度數據的指標劃分圖。具體實施方式(實施例1)本實施例的一種用戶側能源數據的挖掘與分析方法通過資料庫中的多能源用能數據信息，選擇合適的分析工具、應用統計方法、事例推理、規則推理、模糊集等的數據處理方法，得出有用的分析信息。然後，將數據挖掘所得到分析信息以可視化的方式呈現給客戶或供其他應用程式使用。同時，也可以通過上述數據處理分析得出用戶用能行為，給客戶合理規劃資源使用提供科學依據。具體來講，見圖1，上述一種用戶側能源數據的挖掘與分析方法包括如下幾個步驟：①從主站信息採集系統及自來水和燃氣公司的業務系統的資料庫中獲得用戶的用戶側能源數據，包括用戶信息，每天的用電、用水、用氣量，用戶繳費情況，用戶計量異常情況等數據。主站信息採集系統採用多表合一用電信息採集系統。②按照用戶側能源數據的性質對步驟①得到的數據進行分類，分成三類：第一類為用電、水、氣量數據；第二類為用戶電、水、氣表計異常數據；第三類為用戶信譽度數據。第一類數據為用戶用電、水、氣量數據，反映的是用戶的能源消耗使用情況。用電數據來源於用電信息採集系統中電錶統一視圖的日數據和月數據模塊，該用水、用氣數據來源於用電信息採集系統中多表合一信息採集的數據展示日數據和月數據模塊。第二類數據為用戶電、水、氣表計異常數據，反映的是用戶用能習慣是否正常，主要監測電壓、電流、表計是否異常，燃氣閥門運行情況等。比如由於用戶使用電器等設備不當導致表計故障，用戶超容導致電能表長期超負載運行引起表計燒毀。用戶電錶異常數據主要來源於用電信息採集系統中抄表失敗事件模塊中的表計故障清單，用戶水、氣表異常數據主要來源於用電信息採集系統中多表合一信息採集的數據展示模塊未成功獲取清單。第三類數據為用戶信譽度數據，反映的是用戶是否按時繳納電費、水費、氣費，是否為誠信用戶，是否存在竊電、水、氣等惡意行為，用電、水、氣合同履行情況。用戶電費繳費記錄情況數據來源於用電信息採集系統的營銷業務系統的電量電費模塊，用戶水、氣費繳費記錄情況數據來源於自來水和燃氣公司的業務系統。③對步驟②得到的三類數據進行進一步的劃分，建立層次結構關係：「用戶用電、水、氣量數據」一共由6個指標組成，「用戶電、水、氣表計異常數據」一共由3個指標組成，「用戶信譽度數據」由5個指標組成，如圖2至圖4所示：第一類數據「用戶用電、水、氣量數據」包括「每月用電量」、「每日用電量」、「每月用水量」、「每日用水量」、「每月用氣量」、「每日用氣量」6個指標；第二類數據「用戶電、水、氣表計異常數據」包括「電壓監測」、「電流監測」、「表計運行狀態監測」、「閥門監測」4個指標；第三類數據「用戶信譽度數據」包括「是否惡意拖欠電、水、氣費」、「是否有竊電水氣惡意行為」、「是否有違約用電水氣行為」。④確定各指標的相互關係：根據步驟③得到的各個指標間的關聯關係，確定指標間的相互影響，從而求出和實際業務匹配的評價體系。如每月用電量是由當月每日的用電量之和。如下關係表所示，其中*代表具有相關性：⑤確定指標重要程度，根據指標間的相互關係，確定各指標的重要程度：指標的重要程度由步驟④的關係表中與之相關的指標個數決定，0個相關的指標個數代表很不重要，1個相關的指標個數代表不重要，2個相關的指標個數代表一般，3個相關的指標個數代表重要，4個及以上的指標個數代表非常重要。⑥根據步驟⑤得到的指標重要程度確定指標的權重，按照重要程度分為5個等級，其中設定「非常重要」指標權重為5，「重要指標」指標權重為4，「一般」指標權重為3，「不重要」指標權重為2，「很不重要」指標權重為1。則w＝[每月用電量、每日用電量、每月用水量、每日用水量、每月用氣量、每日用氣量、電壓監測、電流監測、表計運行狀態監測、閥門監測、是否拖欠電水氣費、是否有竊電水氣惡意行為、是否有違約用電水氣行為]＝[4、3、4、3、4、3、5、5、4、2、3、1、3]，其中w代表各指標的權重。⑦對w進行歸一化處理可得，獲取每個指標在指標集中的歸一權重值w1，為後續計算做準備：w1＝[0.09524，0.07143，0.09524，0.07143，0.09524，0.07143，0.11905，0.11905，0.09524，0.04762，0.07143，0.02381，0.07143]。即每一個數除以平方和的開跟號。⑧採用直接信號校正係數法修正各指標的權重。在步驟⑤確定指標重要程度環節，是根據指標間的相互關係，確定各指標的重要程度，主要由指標相關的個數來確定權重的，該方法形式比較單一，沒有精細化各指標存在的內在更深層次關係，本發明提出一種直接信號校正係數法，對指標權重進行進一步細分。具體來講包括如下步驟：1)為了消除指標間各單位不同和變異數據的影響，由定義指標組成的數據矩陣為自變量x(即自變量x的數據來源於營銷系統中用戶的每月用電量、每日用電量、每月用水量、每日用水量、每月用氣量、每日用氣量、電壓監測、電流監測、表計運行狀態監測、閥門監測、是否拖欠電水氣費、是否有竊電水氣惡意行為、是否有違約用電水氣行為)，首先對自變量x進行標準化處理；2)假設各指標之間的權重都為1，由標準化處理後的自變量x乘以權重1，計算出因變量y；3)計算y在x上的線性空間投影：m＝x((x′)-1)′y；4)計算x在m上的正交補空間上的投影：z＝x-mm′x；5)對zz′進行主成分分析，然後提取前f個需要正交處理的主成分得分矩陣tf；6)計算權重矩陣wf＝x-1tf；7)計算新的矩陣tf，tf＝xwf；8)計算載荷矩陣pf＝x′tf/(t′ftf)；9)對x進行校正，過濾掉x中與y中正交的不相關的信息，得到新的自變量xdosc，xdosc＝x-tfp′f；10)該新的自變量xdosc與因變量y之間得到一個新的權重矩陣，即y＝c*xdosc，其中c定義為係數修正權重矩陣。⑨為了得到用戶的用能灰色評價矩陣m，將步驟⑦得到的用戶用能的指標通過專家基於用戶用電情況進行審核評分，再運用灰色白化權函數計算灰色統計數，得到該用戶的灰色評價矩陣m。詳細步驟如下：灰色白化權函數一共有5種，用f1、f2、f3、f4、f5表示，按照灰色統計數計算的要求，設第一類數據【用戶用電、水、氣量數據】的六個指標元素為：u1、u2、u3、u4、u5、u6。指標u1由第一個專家審核的得分為b1，指標u1由第二個專家審核的得分為b2，指標u1由第n個專家審核的得分為bn。通過專家基於用戶用電情況對各個指標進行審核評分是基於專家的經驗數據判斷，部分指標的審核方法參考如下：江蘇階梯電價標準年用電累計未達到2760度電，不執行階梯電價，年用電量累計超過4800度電量每度加價0.3元，按照江蘇階梯電價標準測算，當平均每日用電量指標低於8度電，執行第一階梯電價，專家得分設定100分；當平均每日用電量指標高於13度電，執行第三階梯電價，專家得分設定40分；當平均每日用電量指標在8-13度電時，每高於1度電，指標分加12分，即：每日用電量每月用電量專家得分<＝8＝13>＝40040每月用電量按照江蘇階梯電價標準折算成平均每月用電量的值進行專家得分，當平均每日用電量指標低於230度電，執行第一階梯電價，專家得分設定100分；當平均每日用電量指標高於400度電，執行第三階梯電價，專家得分設定40分；當平均每日用電量指標在230-400度電時，每高於34度電，指標分加12分。每日用水量、每月用水量、每日用氣量、每月用氣量按照規定的用水、用氣量階梯標準計算，參照江蘇階梯電價標準計算方法。用戶電、水、氣表計異常指標：如果用戶表計使用1個月內出現表計損壞，該指標評分為40分，如果用戶表計使用2-6個月內出現表計損壞，該指標評分為60分，如果用戶表計使用6-12個月內出現表計損壞，該指標評分為80分，如果用戶表計使用1-3年內出現表計損壞，該指標評分為90分，如果用戶表計使用4-6個月內出現表計損壞，該指標評分為100分。用戶信譽度：如果用戶在3年內未出現拖欠電水氣費行為或竊電、水、氣惡意行為，該指標評分為100分，如果用戶在3年內出現1次拖欠電水氣費行為或竊電、水、氣惡意行為，該指標評分為80分，如果用戶在3年內出現2次拖欠電水氣費行為、竊電、水、氣惡意行為竊電、水、氣惡意行為，該指標評分為60分，如果用戶在3年內出現超過2次拖欠電水氣費行為或竊電、水、氣惡意行為，該指標評分為40分。五類灰色白化權函數如下：評價等級1：評價等級2：評價等級3：評價等級4：評價等級5：k1＝f1(b1:u1)+f1(b2:u1)+…..+f1(bn:u1)；k1表示指標u1在灰色函數f1下n個專家的評分總和。k2＝f2(b1:u1)+f2(b2:u1)+…..+f2(bn:u1)；k2表示指標u1在灰色函數f2下n個專家的評分總和。k3＝f3(b1:u1)+f3(b2:u1)+…..+f3(bn:u1)；k3表示指標u1在灰色函數f3下n個專家的評分總和。k4＝f4(b1:u1)+f4(b2:u1)+…..+f4(bn:u1)；k4表示指標u1在灰色函數f4下n個專家的評分總和。k5＝f5(b1:u1)+f5(b2:u1)+…..+f5(bn:u1)；k5表示指標u1在灰色函數f5下n個專家的評分總和。則u1的灰色統計數s為：s＝k1+k2+k3+k4+k5；灰色權重為：s1＝k1/s,s2＝k2/s,s3＝k3/s,s4＝k4/s,s5＝k5/s；u1的灰色權重行向量[s1,s2,s3,s4,s5]；依次運算所有元素u1,…,un的灰色權重行向量，從而獲取灰色權重矩陣m。⑩將灰色權重矩陣m與步驟⑧得到的直接信號校正係數法修正後的權重矩陣c相乘，得到新的權重矩陣n。計算評價結果：通過將⑦得到的每個指標在指標集中的歸一權重值和⑩計算得到的權重矩陣n相乘，就可以得到每一個用戶用能習慣的具體評分結果。按照評價結果對應評價關係表，可得出用戶的用能習慣級別，從而相應的給用戶不同的管理策略。具體評價結果對應評價關係表如下表所示。將用戶用能習慣評價結果根據好與壞分為a、b、c、d、e五類如下：評價等級得分範圍狀態描述a90-100優b80-89良c70-79中d60-69預警e60以下差根據用戶評價等級的不同開展針對性的管理策略：a類用戶，評價狀態為優，表示用戶用能習慣很好，可以定義為優質用戶。對此類用戶可以進行可延長其欠費不停電、水、氣等服務周期。b類用戶，評價狀態為良，可適當延長欠費繳費期限。c類用戶，評價狀態為中，按原計劃進行用能習慣建議。d類用戶，評價狀態為預警，在按原計劃進行用能習慣建議的基礎上，可免費為其上門提供用能指導。e類用戶，評價狀態為差，需增加用能建議提醒次數。顯然，上述實施例僅僅是為清楚地說明本發明所作的舉例，而並非是對本發明的實施方式的限定。對於所屬領域的普通技術人員來說，在上述說明的基礎上還可以做出其它不同形式的變化或變動。當前第1頁12