CN109190890A - 一种基于用户电力消费数据的用户行为分析方法 - Google Patents

一种基于用户电力消费数据的用户行为分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于用户电力消费数据的用户行为分析方法。方法为：将批量用户单日每小时用电数据训练集作为输入；对输入的用电数据进行预处理，包括提取用电特征，进行归一化处理，通过主成分分析法进行降维；将部分用户的家庭特征信息作为输入；利用约束种子k均值算法，结合部分家庭信息数据，对用户用电数据训练集进行半监督聚类分析，构造出不同类型用户的用电数据模型；将需要检测的用户单日每小时用电数据集作为输入；利用模型对用户异常行为进行检测。本发明能够依据用户实时电力消费数据，对用户行为进行高效的鉴别和检测。

Description

一种基于用户电力消费数据的用户行为分析方法
技术领域
本发明涉及用户行为分析方法技术领域，特别是一种基于用户电力消费数据的用户行为分析方法。
背景技术
随着我国对智慧城市的建设与发展，通过智能电表的加快部署，电力行业积聚了大规模的用户电力消费数据，而这些用电数据与居民日常生活行为息息相关。信息技术电力系统中的不断完善，为用户电力消费数据的存储、分析与挖掘提供了坚实的基础。利用数据挖掘技术对这些海量数据进行分析和研究，可以发现不同用户的行为规律，并可以对用户异常行为和异常用户进行判断。
现有技术均是从电力企业的角度去分析用户电力数据的异常，只重视数据的真实性以方便电力企业做出正确的营销决策，却没有很好的从用户的角度去挖掘电力数据异常背后用户自身的异常行为；在数据预处理环节通常是直接对采集的数据进行挖掘，没有提取用户电力数据的主要特征；在减少需要分析的指标时直接采样挖掘主要因素的方法，而忽视了原指标所包含的信息。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于用户电力消费数据的用户行为分析方法，能够依据用户电力消费数据有效、及时的发现用户的异常用电行为。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于用户电力消费数据的用户行为分析方法，包括以下步骤：
步骤1，将批量用户单日每小时用电数据训练集作为输入；
步骤2，对输入的用电数据进行预处理，包括提取用电特征，进行归一化处理，通过主成分分析法进行降维；
步骤3，将部分用户的家庭特征信息作为输入；
步骤4，利用约束种子k均值算法，结合部分家庭信息数据，对用户用电数据训练集进行半监督聚类分析，构造出不同类型用户的用电数据模型；
步骤5，将需要检测的用户单日每小时用电数据集作为输入；
步骤6，利用模型对用户异常行为进行检测。
进一步地，步骤2所述的对输入的用电数据进行预处理，具体如下：
(2.1)根据每日每个家庭的用电数据提取六种用电数据特征值，具体包括：
日最小负荷率＝日最小负荷/日最大负荷；
日峰谷差＝日最大负荷－日最小负荷；
日峰谷差率＝日峰谷差/日最大负荷；
峰时耗电率＝高峰时段用电量/总的用电量；
谷时耗电率＝低谷时段用电量/总的用电量；
平段的用电量百分比＝平段用电量/总的用电量；
(2.2)每个用户每日的用电数据均作为一个样本点，对同一日提取的不同用户的用电数据特征值进行归一化处理，公式如下：
其中，x为样本原属性值，x*为归一化处理后的值，min为样本在该属性下的最小值，max为样本在该属性下的最大值；
(2.3)对处理后的数据特征，利用主成分分析法进行降维，具体步骤如下：
令样本集为X＝{x1,x2,…,xm}，低维空间维数为d′；
对同一日所有样本进行中心化，即i＝1,2,…,m；
计算样本的协方差矩阵XXT；
对协方差矩阵XXT做特征值分解；
取最大的d′个特征值所对应的特征向量w1,w2,…wd′。
进一步地，步骤3所述的部分用户的家庭特征信息，具体如下：
部分用户的家庭特征信息是指通过调查统计得到的用户类别信息，将用户依据住户年龄分布情况分为如下四类：空置房住户、老人家庭住户、上班族住户、老人上班族同住住户；利用这些类别作为用户用电特征数据的簇标记。
进一步地，步骤4所述的利用约束种子k均值算法，结合部分家庭信息数据，对用户用电数据训练集进行半监督聚类分析，构造出不同类型用户的用电数据模型，具体为：
将已标记用户用电特征数据作为种子，用他们初始化k均值算法的k个聚类中心，并在聚类簇迭代更新过程中不改变种子样本的簇隶属关系，结合簇分布情况构造出四类不同用户的用电模型。
进一步地，步骤6所述的利用模型对用户异常行为进行检测，具体如下：
比较同一日中用户用电量是否在四类模型之中，如不在则用户用电行为异常；比较不同日同一用户簇标记是否发生变化，如变化则用户用电行为异常。
本发明与现有技术相比，其显著优点在于：(1)从用户角度出发，将用户电力数据依据科学公式提取相应的特征，并在减少原指标包含信息损失的前提下进行降维；(2)通过离群点分析以及用户隶属簇变换发现用户行为异常，鉴别和检测效率高。
附图说明
图1是本发明基于用户电力消费数据的用户行为分析方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的说明。
本发明基于用户电力消费数据的用户行为分析方法，首先利用主成分分析法对用户每日用电数据特征进行降维；然后利用约束种子k均值算法训练出四类用户的用电特征模型，并根据模型对用户进行分类和预测；最后利用离群点检测发现用户用电异常行为。结合图1，具体包括以下步骤：
一种基于用户电力消费数据的用户行为分析方法，包括以下步骤：
步骤1，将批量用户单日每小时用电数据训练集作为输入；
步骤2，对输入的用电数据进行预处理，包括提取用电特征，进行归一化处理，通过主成分分析法进行降维；
步骤3，将部分用户的家庭特征信息作为输入；
步骤4，利用约束种子k均值算法，结合部分家庭信息数据，对用户用电数据训练集进行半监督聚类分析，构造出不同类型用户的用电数据模型；
步骤5，将需要检测的用户单日每小时用电数据集作为输入；
步骤6，利用模型对用户异常行为进行检测。
进一步地，步骤2所述的对输入的用电数据进行预处理，具体如下：
(2.1)根据每日每个家庭的用电数据提取六种用电数据特征值，具体包括：
日最小负荷率＝日最小负荷/日最大负荷；
日峰谷差＝日最大负荷－日最小负荷；
日峰谷差率＝日峰谷差/日最大负荷；
峰时耗电率＝高峰时段用电量/总的用电量；
谷时耗电率＝低谷时段用电量/总的用电量；
平段的用电量百分比＝平段用电量/总的用电量；
(2.2)每个用户每日的用电数据均作为一个样本点，对同一日提取的不同用户的用电数据特征值进行归一化处理，公式如下：
其中，x为样本原属性值，x*为归一化处理后的值，min为样本在该属性下的最小值，max为样本在该属性下的最大值；
(2.3)对处理后的数据特征，利用主成分分析法进行降维，具体步骤如下：
令样本集为X＝{x1,x2,…,xm}，低维空间维数为d′；
对同一日所有样本进行中心化，即i＝1,2,…,m；
计算样本的协方差矩阵XXT；
对协方差矩阵XXT做特征值分解；
取最大的d′个特征值所对应的特征向量w1,w2,…wd′，d′取值为2，将六维样本降至二维。
进一步地，步骤3所述的部分用户的家庭特征信息，具体如下：
部分用户的家庭特征信息是指通过调查统计得到的用户类别信息，将用户依据住户年龄分布情况分为如下四类：空置房住户、老人家庭住户、上班族住户、老人上班族同住住户；利用这些类别作为用户用电特征数据的簇标记。
进一步地，步骤4所述的利用约束种子k均值算法，结合部分家庭信息数据，对用户用电数据训练集进行半监督聚类分析，构造出不同类型用户的用电数据模型，具体为：
将已标记用户用电特征数据作为种子，用他们初始化k均值算法的k个聚类中心，并在聚类簇迭代更新过程中不改变种子样本的簇隶属关系，结合簇分布情况构造出四类不同用户的用电模型。
进一步地，步骤6所述的利用模型对用户异常行为进行检测，具体如下：
比较同一日中用户用电量是否在四类模型之中，如不在则用户用电行为异常；
比较不同日同一用户簇标记是否发生变化，如变化则用户用电行为异常。
下面结合实施例对本发明做进一步详细说明。
实施例1
以要处理的用户用电数据为例，用户用电数据有3个属性，分别如下：用户标识、用电时间、用电量。部分用户通过调查获得家庭类型标签，有4类：空置房住户、老人家庭住户、上班族住户、老人上班族同住住户。
具体实施主要分为4个阶段：单日用户电力数据特征提取；通过用户家庭信息标记样本，采用约束种子k均值算法进行半监督学习，训练出四类用户的用电模型；离群点与簇变化检测发现用户行为异常。
1.单日用户电力数据特征提取
本发明对单日用户电力数据特征提取步骤如下：
根据每日每个家庭的用电数据，提取如下6个维度作为样本属性：
日最小负荷率，为最小负荷/日最大负荷；
日峰谷差，为日最大负荷-日最小负荷；
日峰谷差率，为日峰谷差/日最大负荷；
峰时耗电率，为高峰时段用电量/总的用电量；
谷时耗电率，为低谷时段用电量/总的用电量；
平段的用电量百分比，为平段用电量/总的用电量。
每个用户每日的用电数据均作为一个样本点。
对样本数据进行归一化，公式如下：
x为样本原属性值，min为样本在该属性下的最小值，max为样本在该属性下的最大值。
对归一化的数据进行主成分分析，具体步骤如下：
输入：样本集：X＝{x1,x2,…,xm}；
低维空间维数d′
过程如下：
对所有样本进行中心化：
计算样本的协方差矩阵XXT；
对协方差矩阵XXT做特征值分解；
取最大的d′个特征值所对应的特征向量w1,w2,…wd′；
输出：投影矩阵
将的值d′取为2，使原本的六维数据降为二维数据。
2.通过用户家庭信息标记样本，采用约束种子k均值算法，进行半监督学习，训练出四类用户的用电模型。
约束种子k均值算法如下：
由于用户分为四类，故K的取值为4。
3.根据离群点与簇变化检测，发现用户行为异常。
本发明依据步骤2训练得到的模型，将最新采集的用户一天的用电数据按1的方式提取特征，作为测试样本放入模型中，如样本为离群点则测试样本用户行为异常，如样本用户相邻日期所属族发生变化则测试样本用户行为异常。

Claims (5)

1.一种基于用户电力消费数据的用户行为分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，将批量用户单日每小时用电数据训练集作为输入；
步骤2，对输入的用电数据进行预处理，包括提取用电特征，进行归一化处理，通过主成分分析法进行降维；
步骤3，将部分用户的家庭特征信息作为输入；
步骤4，利用约束种子k均值算法，结合部分家庭信息数据，对用户用电数据训练集进行半监督聚类分析，构造出不同类型用户的用电数据模型；
步骤5，将需要检测的用户单日每小时用电数据集作为输入；
步骤6，利用模型对用户异常行为进行检测。
2.根据权利要求1所述的基于用户电力消费数据的用户行为分析方法，其特征在于，步骤2所述的对输入的用电数据进行预处理，具体如下：
(2.1)根据每日每个家庭的用电数据提取六种用电数据特征值，具体包括：
日最小负荷率＝日最小负荷/日最大负荷；
日峰谷差＝日最大负荷-日最小负荷；
日峰谷差率＝日峰谷差/日最大负荷；
峰时耗电率＝高峰时段用电量/总的用电量；
谷时耗电率＝低谷时段用电量/总的用电量；
平段的用电量百分比＝平段用电量/总的用电量；
(2.2)每个用户每日的用电数据均作为一个样本点，对同一日提取的不同用户的用电数据特征值进行归一化处理，公式如下：
其中，x为样本原属性值，x*为归一化处理后的值，min为样本在该属性下的最小值，max为样本在该属性下的最大值；
(2.3)对处理后的数据特征，利用主成分分析法进行降维，具体步骤如下：
令样本集为X＝{x1，x2，...，xm}，低维空间维数为d′；
对同一日所有样本进行中心化，即i＝1，2，…，m；
计算样本的协方差矩阵XXT；
对协方差矩阵XXT做特征值分解；
取最大的d′个特征值所对应的特征向量w1，w2，...wd′。
3.根据权利要求1所述的基于用户电力消费数据的用户行为分析方法，其特征在于，步骤3所述的部分用户的家庭特征信息，具体如下：
部分用户的家庭特征信息是指通过调查统计得到的用户类别信息，将用户依据住户年龄分布情况分为如下四类：空置房住户、老人家庭住户、上班族住户、老人上班族同住住户；利用这些类别作为用户用电特征数据的簇标记。
4.根据权利要求3所述的基于用户电力消费数据的用户行为分析方法，其特征在于，步骤4所述的利用约束种子k均值算法，结合部分家庭信息数据，对用户用电数据训练集进行半监督聚类分析，构造出不同类型用户的用电数据模型，具体为：
将己标记用户用电特征数据作为种子，用他们初始化k均值算法的k个聚类中心，并在聚类簇迭代更新过程中不改变种子样本的簇隶属关系，结合簇分布情况构造出四类不同用户的用电模型。
5.根据权利要求1所述的基于用户电力消费数据的用户行为分析方法，其特征在于，步骤6所述的利用模型对用户异常行为进行检测，具体如下：
比较同一日中用户用电量是否在四类模型之中，如不在则用户用电行为异常；
比较不同日同一用户簇标记是否发生变化，如变化则用户用电行为异常。
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