CN115601195A - 基于电力用户实时标签的交易双向推荐系统及其方法 - Google Patents

基于电力用户实时标签的交易双向推荐系统及其方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐系统，包括依次电连接的电力数据采集模块、实时计算模块、电力交易数据库、智能评分模块、智能推荐模块以及显示模块。同时也公开了一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐方法，采用上述一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐系统及其方法，通过智能评分模块给发电企业和售电公司评分，并通过智能推荐模块将评分最高的前五名发电企业和售电公司推荐给无合同电力用户，并通过显示模块显示给无合同电力用户，从而实现了无合同电力用户能够快速找到最优的售电主体。

Description

基于电力用户实时标签的交易双向推荐系统及其方法
技术领域
本发明涉及电力用户市场化交易智能推荐技术领域，尤其是涉及一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐系统及其方法。
背景技术
随着我国社会经济快速发展，人们对用电量的需求变得越来越多，进而最大化地推动了电力市场的发展。在新形势下，经济体制改革在不断地深化，这也使得电力体制改革加快了步伐，最终导致了电力市场的竞争也日益激烈。
目前广西电力市场每个月都有大量已注册参加电力市场交易的电力用户，而因为交易对象的电厂数量繁多，购电方的电压等级和所在行业不同，因此，不同的购电用户往往适合的交易对象也不同。同时根据《2021年广西电力中长期交易规则》第38条：直接参与市场交易用户的用电价格由电能量交易价格、输配电价格、辅助服务价格、政府性基金及附加等构成；电网企业代理购电用户电价由代理购电价格(含平均上网电价、辅助服务费用等，下同)、输配电价格、政府性基金及附加等构成。促进市场用户公平承担系统责任。用户在面对数量众多的电厂与交易规则时，难以根据自身情况选择合适的交易对象，容易选择错误，浪费购电用户财力，在进行电力交易时往往需要经过大量时间筛选，效率低、人力成本高
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的是提供一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐系统及其方法。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐系统，包括，
电力数据采集模块用于采集电力用户行为数据；
实时计算模块用于接收用户行为数据并进行批量计算；
电力交易数据库用于存储电力交易数据；
智能评分模块用于通过电力交易数据对发电企业进行评估；
智能推荐模块用于将若干评分高的发电企业推荐给无合同电力用户；
显示模块用于接收智能推荐模块的推荐数据并显示；
所述电力数据采集模块、所述实时计算模块、电力交易数据库、智能评分模块、智能推荐模块以及显示模块依次电连接。
优选的，所述实时计算模块包括任务协调管理节点和任务计算服务节点，所述任务协调管理节点与所述任务计算服务节点相通讯，所述任务协调管理节点用于任务分发与计算资源管理，所述任务计算服务节点用于执行计算任务。
一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐方法，具体步骤如下：
步骤S1：通过电力数据采集模块将电力用户的行为数据进行采集，并发送至实时计算模块；
步骤S2：实时计算模块对采集到的行为数据进行分配和计算；
步骤S3：实时计算模块将计算结果上传至电力交易数据库；
步骤S4：智能评分模块获取电力交易数据库的数据并进行智能评分；
步骤S5：智能推荐模块将评分结果进行排序，并将评分高的若干个发电企业推荐给无合同电力用户；
步骤S6：电力用户通过显示模块接收推荐数据并进行显示。
优选的，在步骤S1中，对所接受的每条数据默认存在本地队列缓存中，后台定时任务会将本地队列中收到的数据，按照每间隔一定时间批量提交给实时计算模块的管理节点。
优选的，步骤S2具体为：
步骤S21：任务协调管理节点对于电力数据采集模块所发送电力用户行为数据，先保存在本地双端队列中，按配置文件所设定的任务计算周期，每次将内存中任务数据中当前时刻用户信息取出，统一加工成每条信息以用户设备ID或其他唯一标识为主键聚合的JSON列表；
步骤S22：判定当前时刻，上批计算任务是否结束，
当上批计算任务没有结束时，如果当前内存中待执行任务数据集队列中元素个数小于设定的最大延迟个数，则直接将当前加工好的聚合Json列表存入内存中待执行任务数据集队列；否则，取当前时间戳为文件名将当前加工好的聚合Json列表存入延迟任务目录下，并记录在内存中有序待执行任务ID集合中；
当上批计算任务结束时，如果当前内存中待执行任务数据集队列元素个数为0，则意味着无延迟任务，此时，直接启动新线程将当前加工好的聚合Json列表分发给任务计算节点计算；如果当前内存中待执行任务数据集队列元素个数大于0，则有延迟任务，先从内存中待执行任务数据集队列中取出延迟最久的数据块执行计算任务；如果当前内存中待执行任务数据集队列元素个数大于设定的最大延迟个数，此时将最新得到的当前加工好的聚合Json列表写入延迟任务目录文件中。
优选的，步骤S4具体为：
步骤S41：通过电力用户负荷分布特性计算电力用户级别；
当用户的特性参数满足：A≤-10％或B≥10％时，用户为1级用户；
当用户的特性参数满足：-10％＜A≤10％且B＜10％
或A＞-10％且-10％≤B＜10％
或－10％≤C≤10％时，
用户为2级用户；
当用户的特性参数满足：A＞10％且B≤10％
或A≥－10％且B＜－10％
或C＜－10％或C＞10％的用户为3级用户；
其中，A为高峰期用电量的评级，B为低谷期用电量的评级，C为用电平稳性，
其计算公式如下：
A＝(峰段电量－平段电量)/平段电量；
B＝(谷段电量－平段电量：)/平段电量；
C＝峰谷差。
步骤S42：根据发电厂数据进行排序并与用户用电行为数据进行匹配；
调取待匹配电厂去年各月的月度总发电量，判断其各月是否满发，获取未满发的月份的发电数据，并根据未发满的月份的发电数据计算用户与该电厂的月度变动电量累计百分比x，计算公式如下：
Figure BDA0003892852890000041
其中，y为用户月用电量，
Figure BDA0003892852890000042
为用户月度平均用电量，c为电厂月剩余容量；
计算不同电厂与该用户的月度变动电量累计百分比，按月度变动电量累计百分比降序生成推荐电厂排序表。
优选的，步骤S5具体为：当用户选择智能推荐模块推荐的发电企业或售电企业后，向无合同电力用户选择的发电企业或售电企业推荐无合同电力用户信息。
因此，本发明采用上述一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐系统及其方法，具有以下有益效果：
(1)、有利于售电公司实施促销手段，吸引电力用户，并引导用户调整用电模式，实施需求响应策略。
(2)、通过智能评分模块给发电企业和售电公司评分，并通过智能推荐模块将评分最高的前五名发电企业和售电公司推荐给无合同电力用户，并通过显示模块显示给无合同电力用户，从而实现了无合同电力用户能够快速找到最优的售电主体。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐系统结构示意图；
图2为本发明一种基于用户实时标签的交易双向推荐方法流程图；
图3为本发明一种基于用户实时标签的交易双向推荐方法原理图。
具体实施方式
实施例
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面结合附图，对本发明的实施方式作详细说明。
一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐系统，包括电力数据采集模块、实时计算模块、电力交易数据库、智能评分模块、智能推荐模块以及显示模块。电力数据采集模块、实时计算模块、电力交易数据库、智能评分模块、智能推荐模块以及显示模块依次电连接。
电力数据采集模块用于采集电力用户行为数据，将电力用户产生的行为数据进行收集，对所接受的每条数据默认存在本地队列缓存中，后台定时任务会将本地队列中收到的数据，按照每间隔一定时间批量提交给实时计算模块的任务协调管理节点。
实时计算模块用于接收用户行为数据并进行批量计算，实时计算模块包括任务协调管理节点和任务计算服务节点，任务协调管理节点与任务计算服务节点相通讯，任务协调管理节点用于任务分发与计算资源管理，任务计算服务节点用于执行计算任务。
电力交易数据库用于存储电力交易数据，电力交易数据包含用户类型、用户用电峰值、用户平均值、用户用电谷负荷分布特性、月度双边合同电量、月度双边合同电价、月度双边总电费、月度总电量、年度双边总电量、年度双边总电费、行业以及电压等级等。
智能评分模块用于通过电力交易数据对发电企业进行评估。
智能推荐模块用于将若干评分高的发电企业推荐给无合同电力用户。
显示模块用于接收智能推荐模块的推荐数据并显示。
一种基于用户实时标签的交易双向推荐方法，具体步骤如下：
步骤S1：通过电力数据采集模块将电力用户的行为数据进行采集，并发送至实时计算模块，对所接受的每条数据默认存在本地队列缓存中，后台定时任务会将本地队列中收到的数据，按照每间隔一定时间批量提交给实时计算模块的管理节点。
步骤S2：实时计算模块对采集到的行为数据进行分配和计算。
步骤S21：任务协调管理节点对于电力数据采集模块所发送电力用户行为数据，先保存在本地双端队列中，按配置文件所设定的任务计算周期，每次将内存中任务数据中当前时刻用户信息取出，统一加工成每条信息以用户设备ID或其他唯一标识为主键聚合的JSON列表。
步骤S22：判定当前时刻，上批计算任务是否结束。
当上批计算任务没有结束时，如果当前内存中待执行任务数据集队列中元素个数小于设定的最大延迟个数，则直接将当前加工好的聚合Json列表存入内存中待执行任务数据集队列；否则，取当前时间戳为文件名将当前加工好的聚合Json列表存入延迟任务目录下，并记录在内存中有序待执行任务ID集合中。
当上批计算任务结束时，如果当前内存中待执行任务数据集队列元素个数为0，则意味着无延迟任务，此时，直接启动新线程将当前加工好的聚合Json列表分发给任务计算节点计算；如果当前内存中待执行任务数据集队列元素个数大于0，则有延迟任务，先从内存中待执行任务数据集队列中取出延迟最久的数据块执行计算任务；如果当前内存中待执行任务数据集队列元素个数大于设定的最大延迟个数，此时将最新得到的当前加工好的聚合Json列表写入延迟任务目录文件中。
步骤S3：实时计算模块将计算结果上传至电力交易数据库。
步骤S4：智能评分模块获取电力交易数据库的数据并进行智能评分。
步骤S4具体为：
步骤S41：通过电力用户负荷分布特性计算电力用户级别；
当用户的特性参数满足：A≤-10％或B≥10％时，用户为1级用户；
当用户的特性参数满足：-10％＜A≤10％且B＜10％
或A＞-10％且-10％≤B＜10％
或－10％≤C≤10％时，
用户为2级用户；
当用户的特性参数满足：A＞10％且B≤10％
或A≥－10％且B＜－10％
或C＜－10％或C＞10％的用户为3级用户；
其中，A为高峰期用电量的评级，B为低谷期用电量的评级，C为用电平稳性，
其计算公式如下：
A＝(峰段电量－平段电量)/平段电量；
B＝(谷段电量－平段电量：)/平段电量；
C＝峰谷差。
步骤S42：根据发电厂数据进行排序并与用户用电行为数据进行匹配。
调取待匹配电厂去年各月的月度总发电量，判断其各月是否满发，获取未满发的月份的发电数据，并根据未发满的月份的发电数据计算用户与该电厂的月度变动电量累计百分比x，计算公式如下：
Figure BDA0003892852890000081
其中，y为用户月用电量，
Figure BDA0003892852890000082
为用户月度平均用电量，c为电厂月剩余容量；
计算不同电厂与该用户的月度变动电量累计百分比，按月度变动电量累计百分比降序生成推荐电厂排序表。
发电厂发电权转让时只能转让给发电效率比自己高的电厂。对此，在电厂排序表中，若用户与该电厂的权重大于1(即用户用电量大于发电厂剩余电量)时应提供页面说明该发电厂的发电效率。同时提供另一推荐电厂排序表。其中筛除权重小于1的发电厂(即不考虑发电权转让)。
步骤S5：智能推荐模块将评分结果进行排序，并将评分前5个发电企业推荐给无合同电力用户，即当用户选择智能推荐模块推荐的发电企业或售电企业后，向无合同电力用户选择的发电企业或售电企业推荐无合同电力用户信息。
步骤S6：电力用户通过显示模块接收推荐数据并进行显示。
因此，本发明采用上述一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐系统及其方法，通过智能评分模块给发电企业和售电公司评分，并通过智能推荐模块将评分最高的前五名发电企业和售电公司推荐给无合同电力用户，并通过显示模块显示给无合同电力用户，从而实现了无合同电力用户能够快速找到最优的售电主体。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐系统，其特征在于：包括，
电力数据采集模块用于采集电力用户行为数据；
实时计算模块用于接收用户行为数据并进行批量计算；
电力交易数据库用于存储电力交易数据；
智能评分模块用于通过电力交易数据对发电企业进行评估；
智能推荐模块用于将若干评分高的发电企业推荐给无合同电力用户；
显示模块用于接收智能推荐模块的推荐数据并显示；
所述电力数据采集模块、所述实时计算模块、电力交易数据库、智能评分模块、智能推荐模块以及显示模块依次电连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐系统，其特征在于：所述实时计算模块包括任务协调管理节点和任务计算服务节点，所述任务协调管理节点与所述任务计算服务节点相通讯，所述任务协调管理节点用于任务分发与计算资源管理，所述任务计算服务节点用于执行计算任务。
3.根据权利要求1-2任意一项所述的一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐系统的推荐方法，其特征在于：
步骤S1：通过电力数据采集模块将电力用户的行为数据进行采集，并发送至实时计算模块；
步骤S2：实时计算模块对采集到的行为数据进行分配和计算；
步骤S3：实时计算模块将计算结果上传至电力交易数据库；
步骤S4：智能评分模块获取电力交易数据库的数据并进行智能评分；
步骤S5：智能推荐模块将评分结果进行排序，并将评分高的若干个发电企业推荐给无合同电力用户；
步骤S6：电力用户通过显示模块接收推荐数据并进行显示。
4.根据权利要求3所述的一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐方法，其特征在于：在步骤S1中，对所接受的每条数据默认存在本地队列缓存中，后台定时任务会将本地队列中收到的数据，按照每间隔一定时间批量提交给实时计算模块的管理节点。
5.根据权利要求1所述的一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐方法，其特征在于，步骤S2具体为：
步骤S21：任务协调管理节点对于电力数据采集模块所发送电力用户行为数据，先保存在本地双端队列中，按配置文件所设定的任务计算周期，每次将内存中任务数据中当前时刻用户信息取出，统一加工成每条信息以用户设备ID或其他唯一标识为主键聚合的JSON列表；
步骤S22：判定当前时刻，上批计算任务是否结束，
当上批计算任务没有结束时，如果当前内存中待执行任务数据集队列中元素个数小于设定的最大延迟个数，则直接将当前加工好的聚合Json列表存入内存中待执行任务数据集队列；否则，取当前时间戳为文件名将当前加工好的聚合Json列表存入延迟任务目录下，并记录在内存中有序待执行任务ID集合中；
当上批计算任务结束时，如果当前内存中待执行任务数据集队列元素个数为0，则意味着无延迟任务，此时，直接启动新线程将当前加工好的聚合Json列表分发给任务计算节点计算；如果当前内存中待执行任务数据集队列元素个数大于0，则有延迟任务，先从内存中待执行任务数据集队列中取出延迟最久的数据块执行计算任务；如果当前内存中待执行任务数据集队列元素个数大于设定的最大延迟个数，此时将最新得到的当前加工好的聚合Json列表写入延迟任务目录文件中。
6.根据权利要求1所述的一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐方法，其特征在于，步骤S4具体为：
步骤S41：通过电力用户负荷分布特性计算电力用户级别；
当用户的特性参数满足：A≤-10％或B≥10％时，用户为1级用户；
当用户的特性参数满足：-10％＜A≤10％且B＜10％
或A＞-10％且-10％≤B＜10％
或－10％≤C≤10％时，
用户为2级用户；
当用户的特性参数满足：A＞10％且B≤10％
或A≥－10％且B＜－10％
或C＜－10％或C＞10％的用户为3级用户；
其中，A为高峰期用电量的评级，B为低谷期用电量的评级，C为用电平稳性，
其计算公式如下：
A＝(峰段电量－平段电量)/平段电量；
B＝(谷段电量－平段电量：)/平段电量；
C＝峰谷差。
步骤S42：根据发电厂数据进行排序并与用户用电行为数据进行匹配；
调取待匹配电厂去年各月的月度总发电量，判断其各月是否满发，获取未满发的月份的发电数据，并根据未发满的月份的发电数据计算用户与该电厂的月度变动电量累计百分比x，计算公式如下：
Figure FDA0003892852880000031
其中，y为用户月用电量，
Figure FDA0003892852880000032
为用户月度平均用电量，c为电厂月剩余容量；
计算不同电厂与该用户的月度变动电量累计百分比，按月度变动电量累计百分比降序生成推荐电厂排序表。
7.根据权利要求1所述的一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐方法，其特征在于，步骤S5具体为：当用户选择智能推荐模块推荐的发电企业或售电企业后，向无合同电力用户选择的发电企业或售电企业推荐无合同电力用户信息。
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