CN113657727A - 一种基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法 - Google Patents

一种基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法，包括以下步骤：A、从疾控中心获取居家人员相关信息，包括居家人员姓名、居家时间段、家庭住址、电表户号、居家期间的每日最高气温和最低气温；B、对步骤A获取的居家人员相关信息，与用电信息采集系统中的用电台账信息进行匹配；C、根据步骤B匹配的台账信息，从用电信息采集系统中动态获取居家人员在居家时间段内的用电量数据；D、根据步骤C获取的居家人员的用电量数据，计算并判断居家人员的居家状态。本发明所提的基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法，可判断居家人员的居家状态，为常态化的疫情防控提供数据支撑。

Description

一种基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法
技术领域
本发明涉及电力大数据应用技术领域，具体是一种基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法。
背景技术
申请号为202011430067.0的中国发明专利“基于电力大数据挖掘的住房空置率自适应研判方法及装置”，根据居民用户历史用电曲线，分析居民住房空置的用电特征指标，研判居民住宅状况。申请号为201811310268.X的中国发明专利“一种基于用电数据分析的住房空置率推算方法及系统”，根据每月用电量计算得到用户住房的总分，当住房的总分小于阈值时，认为该用户为空房用户。
现有技术所涉及的居家人员管理方法需要依赖定位装置，在居家人员家中安装上述装置不仅需要有较大资金投入，且需要得到居家人员的同意，难度较大。因此，需要研究不依赖定位装置或测温装置的居家人员居家状态判断方法。
通过分析用户历史用电数据发现，当用户居家时，在不考虑温度因素的影响下，由于其生活习惯基本固定，其日用电量波动非常小。居家人员居家状态异常时，如短期外出、长期外出等均会导致日用电量下降，出现较大的波动。将现有的基于电力大数据的住房空置率的分析方法用于判断居家人员居家状态时，只能判断长期外出情况(等同于房屋空置)，并不能判断短期外出情况。此外，现有的基于电力大数据的住房空置率计算方法，未考虑温度因素的影响。
发明内容
针对现有技术存在的上述不足，本发明提供一种基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法，考虑了温度因素的影响，可判断居家人员的居家异常状态(包括短期外出和长期外出情况)，为常态化的疫情防控提供数据支撑。
本发明采用的技术方案为：
一种基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法，包括以下步骤：
A、从疾控中心获取居家人员相关信息，包括居家人员姓名、居家时间段、家庭住址、电表户号，居家期间的每日最高气温和最低气温；
B、对步骤A获取的居家人员相关信息，与用电信息采集系统中的用电台账信息进行匹配；
C、根据步骤B匹配的台账信息，从用电信息采集系统中动态获取居家人员在居家时间段内的用电量数据；
D、根据步骤C获取的居家人员的用电量数据，计算并判断居家人员的居家状态。
进一步的，步骤B对步骤A获取的居家人员相关信息，通过居家人员姓名、家庭住址、电表户号与用电信息采集系统中的用电台账信息进行匹配，具体包括：
情况1：若某个居家人员所有信息均完整、正确，居家人员的电表户号在用电信息采集系统中可以查询到，则表示该居家人员的信息能与用电台账信息匹配，该居家人员将作为居家状态判断的对象。
情况2：若某个居家人员的电表户号缺失，则在用电信息采集系统中查询用户姓名及用户地址，若疾控中心提供的用户数据中的姓名及家庭住址与用电信息采集系统中的台账数据能匹配，记录用电信息采集系统的用户电表户号，供后续步骤使用。居家人员将作为居家状态判断的对象。
情况3：若某个居家人员的电表户号及住址均缺失，或疾控中心的用户数据与用电信息采集系统中的台账数据不能匹配，则该居家人员不作为居家状态判断的对象。
进一步的，步骤C中根据步骤B匹配的台账信息，从用电信息采集系统中动态获取居家人员在居家时间段内的用电量数据，具体为：
若居家人员居家的总时间为n天，则居家时间段记为{T1,T2,…Tn}，其中Ti表示居家的第i天所对应的日期，根据日期和用户电表户号从用电信息采集系统中查询居家人员的日用电量数据记为 {W1,W2,…Wn}，其中Wi表示居家人员第i天的日用电量。
进一步的，步骤D中根据步骤C获取的居家人员的用电量数据，计算并判断居家人员的居家状态，具体为：
若居家人员总数为K，记为{1,2,…,K}，则第k个居家人员的居家时段为{Tk,1,Tk,2,…Tk,n}，该居家人员截止到居家的第i天用电量数据为 {W1,W2,…Wi}，计算前i-1天的用电量平均值
Figure RE-GDA0003258385490000031
前i-1天的用电量标准差
Figure RE-GDA0003258385490000041
居家人员居家期间的日最高气温记为{tH,1,tH,2,…tH,n}，日最低气温记为{tL,1,tL,2,…tL,n}，其中tH,i和tL,i分别表示第i天的最高气温和最低气温；
根据最高气温和最低气温判断是否对用电量进行修正，然后判断居家人员的居家状态(其中i≥3，i＝1或i＝2时不判断居家人员居家状态)，具体为：
1)当tH,i≥30或tL,i≤5，则进入用电量修正流程：
若Wi＞AVi-1+3STi-1，则判断该居家人员的居家状态正常，居家状态记为Gi＝0，并将第i天的用电量进行修正，令Wi＝Wi-1，
若AVi-1-3STi-1≤Wi≤AVi-1+3STi-1，则判断该居家人员的居家状态正常，居家状态记为Gi＝0，不修正用电量；
2)当tH,i＜30且tL,i≥5，则不修正用电量
若Wi＜AVi-1-3STi-1，则判断该居家人员的居家状态异常，有外出的可能性，第i天的居家状态记为Gi，当居家状态异常时记为Gi＝1；
若Wi≥AVi-1-3STi-1，则判断该居家人员的居家状态正常，居家状态记为Gi＝0。
本发明提供一种基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法，可判断居家人家居家状态异常，经疾控中心流调人员核实，验证了本发明的有效性。本发明可为常态化的疫情防控提供数据支撑。
附图说明
图1是本发明一种基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法其中一个实施例的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述。
请参阅图1，为本发明一种基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法其中一个实施例的流程示意图，所述方法包括以下步骤：
A、从疾控中心获取居家人员相关信息，包括居家人员姓名、居家时间段、家庭住址、电表户号，居家期间的每日最高气温和最低气温；
B、对步骤A获取的居家人员相关信息，与用电信息采集系统中的用电台账信息进行匹配；具体为：
情况1：若某个居家人员所有信息均完整、正确，居家人员的电表户号在用电信息采集系统中可以查询到，则表示该居家人员的信息能与用电台账信息匹配，该居家人员将作为居家状态判断的对象。
情况2：若某个居家人员的电表户号缺失，则在用电信息采集系统中查询用户姓名及用户地址，若疾控中心提供的用户数据中的姓名及家庭住址与用电信息采集系统中的台账数据能匹配，记录用电信息采集系统的用户电表户号，供后续步骤使用。居家人员将作为居家状态判断的对象。
情况3：若某个居家人员的电表户号及住址均缺失，或疾控中心的用户数据与用电信息采集系统中的台账数据不能匹配，则该居家人员不作为居家状态判断的对象。
C、根据步骤B匹配的台账信息，从用电信息采集系统中动态获取居家人员在居家时间段内的用电量数据；具体为：
若居家人员居家的总时间为n天，则居家时间段可记为 {T1,T2,…Tn}，其中Ti表示居家的第i天所对应的日期。根据日期和用户电表户号从用电信息采集系统中查询居家人员的日用电量数据记为{W1,W2,…Wn}，其中Wi表示居家人员第i天的日用电量。因需要对居家人员进行动态监测，因此需要动态获取截止到当前日期的居家人员的用电量数据。
D、根据步骤C获取的居家人员的用电量数据，通过用电量异常判断模型，判断居家人员的居家状态。具体为：
若居家人员总数为K，可记为{1,2,…,K}，则第k个居家人员的居家时段为{Tk,1,Tk,2,…Tk,n}，该居家人员截止到居家的第i天用电量数据为{W1,W2,…Wi}，计算前i-1天的用电量平均值
Figure RE-GDA0003258385490000061
前i-1天的用电量标准差
Figure RE-GDA0003258385490000062
居家人员居家期间的日最高气温记为{tH,1,tH,2,…tH,n}，日最低气温记为{tL,1,tL,2,…tL,n}，其中tH,i和tL,i分别表示第i天的最高气温和最低气温。
为判断居家人员居家状态，根据最高气温和最低气温判断是否对用电量进行修正，然后判断居家人员的居家状态(其中i≥3，i＝1或 i＝2时不判断居家人员居家状态)。具体为：
1)当tH,i≥30或tL,i≤5，则进入用电量修正流程
若Wi＞AVi-1+3STi-1，则判断该居家人员的居家状态正常，居家状态记为Gi＝0，并将第i天的用电量进行修正，令Wi＝Wi-1。
若AVi-1-3STi-1≤Wi≤AVi-1+3STi-1，则判断该居家人员的居家状态正常，居家状态记为Gi＝0，不修正用电量。
2)当tH,i＜30且tL,i≥5，则不修正用电量
若Wi＜AVi-1-3STi-1，则判断该居家人员的居家状态异常，有外出的可能性，第i天的居家状态记为Gi，当居家状态异常时记为Gi＝1；
若Wi≥AVi-1-3STi-1，则判断该居家人员的居家状态正常，居家状态记为Gi＝0。
下面以一个具体实施例对本发明的技术方案和效果进行详细说明：
步骤A，从疾控中心获取居家人员相关信息，居家人员1姓名为“张*”，其居家时段为2021年5月30日～2021年6月8日，电表号为669****4070，家庭住址为“东门**”，居家时段的日最高气温为 {31，32，33，33，24，27，30，33，33，34，日最低气温为{21，23， 22，24，18，18，19，20，22，23}(单位为℃)。
步骤B，根据电表户号，与用电信息采集系统的台账信息进行匹配，在用电信息采集系统中能查询到该居家人员的电表号，表明电表号正确，信息可匹配。
步骤C，根据步骤B匹配的台账信息，从用电信息采集系统中动态获取居家人员在居家时间段内的用电量数据，如下表1所示。
表1居家人员在居家时间段内的用电量数据
序号 日期 日用电量/kWh
1 20210530 2.98
2 20210531 4.46
3 20210601 4.75
4 20210602 4.81
5 20210603 4.55
6 20210604 2.25
7 20210605 1.87
8 20210606 1.19
9 20210607 0.89
10 20210608 0.94
步骤D，根据居家人员日用电量数据，判断居家人员居家状态，计算结果如下表2所示。
表2居家人员居家状态计算结果
Figure RE-GDA0003258385490000081
从表中结果可看出，该居家人员在2021年6月4日电量有显著下降，居家状态异常，疾控中心流调人员核实发现该居家人员确实有外出，验证了本发明的有效性。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何属于本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法，其特征在于包括以下步骤：
A、从疾控中心获取居家人员相关信息，包括居家人员姓名、居家时间段、家庭住址、电表户号，居家期间的每日最高气温和最低气温；
B、对步骤A获取的居家人员相关信息，与用电信息采集系统中的用电台账信息进行匹配；
C、根据步骤B匹配的台账信息，从用电信息采集系统中动态获取居家人员在居家时间段内的用电量数据；
D、根据步骤C获取的居家人员的用电量数据，计算并判断居家人员的居家状态。
2.如权利要求1所述的一种基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法，其特征在于：步骤B对步骤A获取的居家人员相关信息，通过居家人员姓名、家庭住址、电表户号与用电信息采集系统中的用电台账信息进行匹配，具体包括：
情况1：若某个居家人员所有信息均完整、正确，居家人员的电表户号在用电信息采集系统中可以查询到，则表示该居家人员的信息能与用电台账信息匹配，该居家人员将作为居家状态判断的对象。
情况2：若某个居家人员的电表户号缺失，则在用电信息采集系统中查询用户姓名及用户地址，若疾控中心提供的用户数据中的姓名及家庭住址与用电信息采集系统中的台账数据能匹配，记录用电信息采集系统的用户电表户号，供后续步骤使用。居家人员将作为居家状态判断的对象。
情况3：若某个居家人员的电表户号及住址均缺失，或疾控中心的用户数据与用电信息采集系统中的台账数据不能匹配，则该居家人员不作为居家状态判断的对象。
3.如权利要求1所述的一种基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法，其特征在于：步骤C中根据步骤B匹配的台账信息，从用电信息采集系统中动态获取居家人员在居家时间段内的用电量数据，具体为：
若居家人员居家的总时间为n天，则居家时间段记为{T1,T2,…Tn}，其中Ti表示居家的第i天所对应的日期，根据日期和用户电表户号从用电信息采集系统中查询居家人员的日用电量数据记为{W1,W2,…Wn}，其中Wi表示居家人员第i天的日用电量。
4.如权利要求1所述的一种基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法，其特征在于：步骤D中根据步骤C获取的居家人员的用电量数据，计算并判断居家人员的居家状态，具体为：
若居家人员总数为K，记为{1,2,…,K}，则第k个居家人员的居家时段为{Tk,1,Tk,2,…Tk,n}，该居家人员截止到居家的第i天用电量数据为{W1,W2,…Wi}，计算前i-1天的用电量平均值
Figure RE-FDA0003258385480000021
前i-1天的用电量标准差
Figure RE-FDA0003258385480000022
居家人员居家期间的日最高气温记为{tH,1,tH,2,…tH,n}，日最低气温记为{tL,1,tL,2,…tL,n}，其中tH,i和tL,i分别表示第i天的最高气温和最低气温；
根据最高气温和最低气温判断是否对用电量进行修正，然后判断居家人员的居家状态(其中i≥3，i＝1或i＝2时不判断居家人员居家状态)，具体为：
1)当tH,i≥30或tL,i≤5，则进入用电量修正流程：
若Wi＞AVi-1+3STi-1，则判断该居家人员的居家状态正常，居家状态记为Gi＝0，并将第i天的用电量进行修正，令Wi＝Wi-1，
若AVi-1-3STi-1≤Wi≤AVi-1+3STi-1，则判断该居家人员的居家状态正常，居家状态记为Gi＝0，不修正用电量；
2)当tH,i＜30且tL,i≥5，则不修正用电量
若Wi＜AVi-1-3STi-1，则判断该居家人员的居家状态异常，有外出的可能性，第i天的居家状态记为Gi，当居家状态异常时记为Gi＝1；
若Wi≥AVi-1-3STi-1，则判断该居家人员的居家状态正常，居家状态记为Gi＝0。
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