CN113468152A - 高频用户用电数据清洗方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种高频用户用电数据清洗方法、系统、设备及存储介质，所述的方法包括以下步骤：S1：读取用户用电数据；S2：对用户群进行切分；S3：对切分后的用户进行异常值的检测及剔除；S4：对用户用电数据进行预填充，获取预填充后的各用户用电数据的缺失率，剔除缺失率大于缺失率阈值的用户用电数据；S5：根据用户用电数据的连续缺失最大天数判断用户用电数据的缺失模式，根据缺失模式对用户用电数据进行填充；S6：对填充结果进行校验，利用邻近值填充法填充未填充数据，获取清洗结果。与现有技术相比，本发明有效提高数据清洗效果和填充效率，提高数据填充的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及用电数据处理领域，尤其是涉及一种高频用户用电数据清洗方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
随着配电物联网的快速发展，海量异构数据不断地从生产、传输、消费端产生，这些数据具有更新速度快、质量差、价值密度低、时间序列性强的特点。采集到的电力大数据往往是不完整、有噪声和不一致的。数据质量问题会使基于这些数据的分析和研究毫无意义甚至还会产生不必要的错误。大数据的清洗过程具体包括海量冗余数据的识别与剔除、错误数据的纠正、不完整数据的补充、不规范数据的格式转换等，提高大数据分析的正确性、完整性、一致性和可靠性。
中国专利CN201910080821.3公开了数据清洗方法及装置，包括：接收客户端发送的数据清洗流程文件和原始数据；根据数据清洗流程文件获取对应的多个工作流应用模型；根据多个工作流应用模型生成对应的数据清洗执行文件；根据数据清洗执行文件对原始数据进行清洗。该发明的清洗方法并不能针对高频用电用户数据进行针对性清洗，数据清洗效果差。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种高频用户用电数据清洗方法、系统、设备及存储介质。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种高频用户用电数据清洗方法，包括以下步骤：
S1：读取用户用电数据；
S2：对用户群进行切分；
S3：对切分后的用户进行异常值的检测及剔除；
S4：对用户用电数据进行预填充，获取预填充后的各用户用电数据的缺失率，剔除缺失率大于缺失率阈值的用户用电数据；
S5：根据用户用电数据的连续缺失最大天数判断用户用电数据的缺失模式，根据缺失模式对用户用电数据进行填充；
S6：对填充结果进行校验，利用邻近值填充法填充未填充数据，获取清洗结果。
优选地，所述的S2中切分方法包括聚类切分和伪随机切分。
优选地，所述的步骤S3中采用4分位检测法和3sigma标准差检测法进行异常值的检测。
优选地，所述的步骤S5的具体步骤包括：
S51：获取用户用电数据的连续缺失最大天数，判断连续缺失最大天数是否大于缺失天数阈值，若是，判断缺失模式为连续缺失，进入步骤S52，否则判断缺失模式为间断缺失，进入步骤S53；
S52：利用余弦相似度法对用户用电数据进行填充；
S53：利用指数滑动平均算法对用户用电数据进行填充。
一种高频用户用电数据清洗系统，包括预处理模块、切分模块、异常值处理模块、预处理模块、填充模块和校验模块，
所述的预处理模块读取用户用电数据，
所述的切分模块对用户群进行切分，
所述的异常值处理模块对切分后的用户进行异常值的检测及剔除，
所述的预处理模块对用户用电数据进行预填充，获取预填充后的各用户用电数据的缺失率，剔除缺失率大于缺失率阈值的用户用电数据，
所述的填充模块根据用户用电数据的连续缺失最大天数判断用户用电数据的缺失模式，根据缺失模式对用户用电数据进行填充，
所述的校验模块对填充结果进行校验，利用邻近值填充法填充未填充数据，获取清洗结果。
优选地，所述的切分模块采用聚类切分和伪随机切分对用户群进行切分。
优选地，所述的异常值处理模块采用4分位检测法和3sigma标准差检测法进行异常值的检测。
优选地，所述的填充模块的处理步骤包括：
获取用户用电数据的连续缺失最大天数，判断连续缺失最大天数是否大于缺失天数阈值，若是，判断缺失模式为连续缺失，利用余弦相似度法对用户用电数据进行填充，否则判断缺失模式为间断缺失，利用指数滑动平均算法对用户用电数据进行填充。
一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个所述处理器执行时，使得一个或多个所述处理器执行上述的一种高频用户用电数据清洗方法的步骤。
一种存储介质，所述存储介质可被处理器读写，所述存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个所述处理器执行上述的一种高频用户用电数据清洗方法的步骤。
与现有技术相比，本发明对高频用户用电数据进行了准确针对性的清洗处理，有效判断数据的缺失模式，针对不同的缺失模式，选用更为合适的缺失算法进行填充，有效提高数据清洗效果和填充效率，提高数据填充的准确性。具体地，针对连续缺失性数据利用基于余弦相似度的K近邻填充方法进行处理，通过对负荷曲线相似度特征值的抽取，采用余弦相似度算法来计算不同用户各点的余弦值以及各同时间节点负荷的相似度，可以更好的体现用户曲线的波动性规律性，针对间隔缺失数据采用指数滑动平均算法进行处理，适用于断点缺失模式下的数据填充，快速填充效率高，本发明针对性强，清洗效果好。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。注意，以下的实施方式的说明只是实质上的例示，本发明并不意在对其适用物或其用途进行限定，且本发明并不限定于以下的实施方式。
实施例
一种高频用户用电数据清洗方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1：读取用户用电数据。根据用户日冻结电量表递减得到日用电流水表数据，对流水表转换得到按日期分布的宽表结构，获取用户用电数据。
S2：对用户群进行切分，切分方法包括聚类切分和伪随机切分。
聚类的目的是试图将用电曲线变化趋势相近的用户聚在一起，这样用户块内各曲线越相似，基于余弦相似度的热卡类填充算法精度就相对越高。
聚类方法基于不同的距离度量方式和是否指定划分具体类别数目有多达数十种方法，本次实施例分别尝试了kmeans、kmeans++、谱聚类、DBscan、层次聚类、网格聚类及OPTICS等方法；在设计实验测试不同聚类类别数，并综合对比轮廓系数等指标和代码运行效率后，选定kmeans++作为后续数据清洗用户集切分的聚类方法。除了模型方式进行数据切分外，也可以基于电力业务知识利用包含有拓扑结构信息的字段进行用户切分，例如台区字段tg_id，供电公司字段org_id等原始字段进行切分，同一字段层级下各用户用电曲线极为相似，尤其居民用户较明显。
S3：对切分后的用户进行异常值的检测及剔除。采用4分位检测法和3sigma标准差检测法进行异常值的检测。
S4：对用户用电数据进行预填充，获取预填充后的各用户用电数据的缺失率，剔除缺失率大于缺失率阈值的用户用电数据，本实施例中缺失率阈值为50％。
S5：根据用户用电数据的连续缺失最大天数判断用户用电数据的缺失模式，根据缺失模式对用户用电数据进行填充。
步骤S5的具体步骤包括：
S51：获取用户用电数据的连续缺失最大天数，判断连续缺失最大天数是否大于缺失天数阈值，若是，判断缺失模式为连续缺失，进入步骤S52，否则判断缺失模式为间断缺失，进入步骤S53，本实施例中，所述的缺失天数阈值为20天。
S52：利用基于余弦相似度的K近邻填充方法对用户用电数据进行填充；
S53：利用指数滑动平均算法对用户用电数据进行填充。
S6：对填充结果进行校验，利用邻近值填充法填充未填充数据，获取清洗结果。
另外，与本发明的清洗方法对应，本实施例的一种实施方式中提供了一种高频用户用电数据清洗系统，包括预处理模块、切分模块、异常值处理模块、预处理模块、填充模块和校验模块，预处理模块读取用户用电数据，切分模块对用户群进行切分，异常值处理模块对切分后的用户进行异常值的检测及剔除，预处理模块对用户用电数据进行预填充，获取预填充后的各用户用电数据的缺失率，剔除缺失率大于缺失率阈值的用户用电数据，填充模块根据用户用电数据的连续缺失最大天数判断用户用电数据的缺失模式，根据缺失模式对用户用电数据进行填充，校验模块对填充结果进行校验，利用邻近值填充法填充未填充数据，获取清洗结果。
具体地，切分模块采用聚类切分和伪随机切分对用户群进行切分，异常值处理模块采用4分位检测法和3sigma标准差检测法进行异常值的检测，填充模块的处理步骤包括：获取用户用电数据的连续缺失最大天数，判断连续缺失最大天数是否大于缺失天数阈值，若是，判断缺失模式为连续缺失，利用基于余弦相似度的K近邻填充方法对用户用电数据进行填充，否则判断缺失模式为间断缺失，利用指数滑动平均算法对用户用电数据进行填充。
本实施例的一种实施方式中，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个所述处理器执行时，使得一个或多个所述处理器执行本实施例中的一种高频用户用电数据清洗方法的步骤。
本实施例的一种实施方式中，提供了一种存储介质，所述存储介质可被处理器读写，所述存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个所述处理器执行本实施例中的一种高频用户用电数据清洗方法的步骤。
上述实施方式仅为例举，不表示对本发明范围的限定。这些实施方式还能以其它各种方式来实施，且能在不脱离本发明技术思想的范围内作各种省略、置换、变更。
Claims (10)
1.一种高频用户用电数据清洗方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：读取用户用电数据；
S2：对用户群进行切分；
S3：对切分后的用户进行异常值的检测及剔除；
S4：对用户用电数据进行预填充，获取预填充后的各用户用电数据的缺失率，剔除缺失率大于缺失率阈值的用户用电数据；
S5：根据用户用电数据的连续缺失最大天数判断用户用电数据的缺失模式，根据缺失模式对用户用电数据进行填充；
S6：对填充结果进行校验，利用邻近值填充法填充未填充数据，获取清洗结果。
2.根据权利要求1所述的一种高频用户用电数据清洗方法，其特征在于，所述的S2中切分方法包括聚类切分和伪随机切分。
3.根据权利要求1所述的一种高频用户用电数据清洗方法，其特征在于，所述的步骤S3中采用4分位检测法和3sigma标准差检测法进行异常值的检测。
4.根据权利要求1所述的一种高频用户用电数据清洗方法，其特征在于，所述的步骤S5的具体步骤包括：
S51：获取用户用电数据的连续缺失最大天数，判断连续缺失最大天数是否大于缺失天数阈值，若是，判断缺失模式为连续缺失，进入步骤S52，否则判断缺失模式为间断缺失，进入步骤S53；
S52：利用基于余弦相似度的K近邻填充方法对用户用电数据进行填充；
S53：利用指数滑动平均算法对用户用电数据进行填充。
5.一种高频用户用电数据清洗系统，其特征在于，包括预处理模块、切分模块、异常值处理模块、预处理模块、填充模块和校验模块，
所述的预处理模块读取用户用电数据，
所述的切分模块对用户群进行切分，
所述的异常值处理模块对切分后的用户进行异常值的检测及剔除，
所述的预处理模块对用户用电数据进行预填充，获取预填充后的各用户用电数据的缺失率，剔除缺失率大于缺失率阈值的用户用电数据，
所述的填充模块根据用户用电数据的连续缺失最大天数判断用户用电数据的缺失模式，根据缺失模式对用户用电数据进行填充，
所述的校验模块对填充结果进行校验，利用邻近值填充法填充未填充数据，获取清洗结果。
6.根据权利要求5所述的一种高频用户用电数据清洗系统，其特征在于，所述的切分模块采用聚类切分和伪随机切分对用户群进行切分。
7.根据权利要求5所述的一种高频用户用电数据清洗系统，其特征在于，所述的异常值处理模块采用4分位检测法和3sigma标准差检测法进行异常值的检测。
8.根据权利要求5所述的一种高频用户用电数据清洗系统，其特征在于，所述的填充模块的处理步骤包括：
获取用户用电数据的连续缺失最大天数，判断连续缺失最大天数是否大于缺失天数阈值，若是，判断缺失模式为连续缺失，利用基于余弦相似度的K近邻填充方法对用户用电数据进行填充，否则判断缺失模式为间断缺失，利用指数滑动平均算法对用户用电数据进行填充。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个所述处理器执行时，使得一个或多个所述处理器执行如权利要求1至4中任一项所述的一种高频用户用电数据清洗方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质可被处理器读写，所述存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个所述处理器执行如权利要求1至4中任一项所述的一种高频用户用电数据清洗方法的步骤。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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