CN115905927A - 用电异常用户的识别方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种用电异常用户的识别方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取目标用户在目标时间段内每个单位时间段的峰时段、平时段和谷时段对应的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量；基于每个单位时间段的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量，计算表征目标用户在所有单位时间段内的峰时段、平时段和谷时段的用电量分布均衡程度的峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数；基于峰时段均衡系数、平时段均衡系数、谷时段均衡系数与预设阈值识别目标时间段内目标用户是否为用电异常用户，并在目标用户为用电异常用户时，为目标用户生成用电异常用户标签。本发明能够准确识别用电异常用户，进而避免电路安全存在较大隐患。

Description

用电异常用户的识别方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及电力监测技术领域，尤其涉及一种用电异常用户的识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

近年来，电能已经成为当前的主要能源，电力传输过程中的电路安全也愈发受到人们的重视，在实践中发现，电力传输过程中出现的用电异常情况可能会对电路安全产生一定的影响。

现有技术中，在对用户异常用电情况进行排查时，通常采用技术人员线下巡查的方式识别用电异常用户，然而这种排查方式效率较低且难以准确识别出真正的用电异常用户，进而导致电路安全可能存在较大隐患。

因此，如何高效实现用电异常用户的精准识别是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种用电异常用户的识别方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中排查用电异常用户效率低且准确度不高的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种用电异常用户的识别方法，包括：

获取目标用户在目标时间段内每个单位时间段的峰时段、平时段和谷时段对应的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量；

基于每个单位时间段的所述峰时用电量、所述平时用电量和所述谷时用电量，计算表征所述目标用户在所有单位时间段内的峰时段、平时段和谷时段的用电量分布均衡程度的峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数；

基于所述峰时段均衡系数、所述平时段均衡系数、所述谷时段均衡系数与预设阈值识别所述目标时间段内所述目标用户是否为用电异常用户，并在所述目标用户为用电异常用户时，为所述目标用户生成用电异常用户标签。

在一种可能的实现方式中，所述基于每个单位时间段的所述峰时用电量、所述平时用电量和所述谷时用电量，计算表征所述目标用户在所有单位时间段内的峰时段、平时段和谷时段的用电量分布均衡程度的峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数，包括：

基于每个单位时间段的所述峰时用电量、所述平时用电量和所述谷时用电量，分别计算每个单位时间段的峰时用电量占比、平时用电量占比和谷时用电量占比；

基于所有单位时间段的所述峰时用电量占比、所述平时用电量占比和所述谷时用电量占比对应计算所述峰时段均衡系数、所述平时段均衡系数和所述谷时段均衡系数。

在一种可能的实现方式中，所述基于所有单位时间段的所述峰时用电量占比、所述平时用电量占比和所述谷时用电量占比对应计算所述峰时段均衡系数、所述平时段均衡系数和所述谷时段均衡系数，包括：

将所有单位时间段的所述峰时用电量占比中最小的M位峰时用电量占比记为第一峰时用电量占比集，将所有单位时间段的所述峰时用电量占比中最大的N位峰时用电量占比记为第二峰时用电量占比集，基于所述第一峰时用电量占比集与所述第二峰时用电量占比集计算所述峰时段均衡系数；其中，M和N为正整数；

将所有单位时间段的所述平时用电量占比中最小的M位平时用电量占比记为第一平时用电量占比集，将所有单位时间段的所述平时用电量占比中最大的N位平时用电量占比记为第二平时用电量占比集，基于所述第一平时用电量占比集与所述第二平时用电量占比集计算所述平时段均衡系数；

将所有单位时间段的所述谷时用电量占比中最小的M位谷时用电量占比记为第一谷时用电量占比集，将所有单位时间段的所述谷时用电量占比中最大的N位谷时用电量占比记为第二谷时用电量占比集，基于所述第一谷时用电量占比集与所述第二谷时用电量占比集计算所述谷时段均衡系数。

在一种可能的实现方式中，所述基于所有单位时间段的所述峰时用电量占比、所述平时用电量占比和所述谷时用电量占比对应计算所述峰时段均衡系数、所述平时段均衡系数和所述谷时段均衡系数，包括：

将所有单位时间段的所述峰时用电量占比的平均值记为第一平均值，基于所述第一平均值计算所有单位时间段的所述峰时用电量占比的第一方差，并基于所述第一方差计算所述峰时段均衡系数；

将所有单位时间段的所述平时用电量占比的平均值记为第二平均值，基于所述第二平均值计算所有单位时间段的所述平时用电量占比的第二方差，并基于所述第二方差计算所述平时段均衡系数；

将所有单位时间段的所述谷时用电量占比的平均值记为第三平均值，基于所述第三平均值计算所有单位时间段的所述谷时用电量占比的第三方差，并基于所述第三方差计算所述谷时段均衡系数。

在一种可能的实现方式中，所述预设阈值包括：与所述峰时段均衡系数对应的第一预设阈值、与所述平时段均衡系数对应的第二预设阈值以及与所述谷时段对应的第三预设阈值；

所述基于所述峰时段均衡系数、所述平时段均衡系数、所述谷时段均衡系数与预设阈值识别所述目标时间段内所述目标用户是否为用电异常用户，包括：

基于所述峰时段均衡系数与所述第一预设阈值判断所述峰时段均衡系数是否符合第一预设条件，基于所述平时段均衡系数与所述第二预设阈值判断所述平时段均衡系数是否符合第二预设条件以及基于所述谷时段均衡系数与所述第三预设阈值判断所述谷时段均衡系数是否符合第三预设条件；

若所述峰时段均衡系数符合所述第一预设条件、所述平时段均衡系数符合所述第二预设条件和所述谷时段均衡系数符合所述第三预设条件中的至少一项满足，识别所述目标时间段内所述目标用户为用电异常用户。

在一种可能的实现方式中，所述预设阈值包括：均值均衡系数阈值；

所述基于所述峰时段均衡系数、所述平时段均衡系数、所述谷时段均衡系数与预设阈值识别所述目标时间段内所述目标用户是否为用电异常用户，包括：

基于所述峰时段均衡系数、所述平时段均衡系数、所述谷时段均衡系数计算平均均衡系数；

基于所述平均均衡系数与所述均值均衡系数阈值判断所述平均均衡系数是否满足第四预设条件；

若所述平均均衡系数满足所述第四预设条件，识别所述目标时间段内所述目标用户为用电异常用户。

在一种可能的实现方式中，在获取目标用户在目标时间段内每个单位时间段的峰时段、平时段和谷时段对应的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量之前，还包括：

获取所述目标用户在历史时间段内每个单位时间段的历史用电量数据；

对所述历史用电量数据进行聚类分析，得到多种历史分类用电量数据；

基于多种所述历史分类用电量数据确定每个单位时间段的峰时段、平时段和谷时段。

第二方面，本发明实施例提供了一种用电异常用户的识别装置，包括：

数据获取模块，用于获取目标用户在目标时间段内每个单位时间段的峰时段、平时段和谷时段对应的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量；

系数计算模块，用于基于每个单位时间段的所述峰时用电量、所述平时用电量和所述谷时用电量，计算表征所述目标用户在所有单位时间段内的峰时段、平时段和谷时段的用电量分布均衡程度的峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数；

用户识别模块，用于基于所述峰时段均衡系数、所述平时段均衡系数、所述谷时段均衡系数与预设阈值识别所述目标时间段内所述目标用户是否为用电异常用户，并在所述目标用户为用电异常用户时，为所述目标用户生成用电异常用户标签。

第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。

本发明实施例提供一种用电异常用户的识别方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取目标用户在目标时间段内每个单位时间段中峰、平、谷时段的用电量数据，并基于获取到的各时段的用电量数据计算出可以反映目标用户用电量分布均衡程度的各时段的均衡系数，最后根据各时段的均衡系数可以准确高效地识别出目标用户是否存在异常用电的情况，当目标用户存在异常用电时，为该目标用户对应生成标签以标记该用户为用电异常用户，如此一来，可以基于目标用户在目标时间段内的峰时段、平时段、谷时段的用电量分布均衡程度有效区分用电正常用户和用电异常用户，并且基于识别结果可以及时有效地校正被标签标记的目标用户的异常用电情况，进而有效避免目标用户用电异常导致的电路安全存在较大隐患的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的用电异常用户的识别方法的实现流程图；

图2是本发明实施例提供的用电异常用户的识别装置的结构示意图；

图3是本发明实施例提供的电子设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。

图1为本发明实施例提供的用电异常用户的识别方法的实现流程图，如图1所示，本发明实施例提供了一种用电异常用户的识别方法，包括：

步骤101：获取目标用户在目标时间段内每个单位时间段的峰时段、平时段和谷时段对应的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量。

在步骤101中，示例性的，单位时间段可以为一天，目标时间段内包含多个单位时间段，可以为30天、90天或者180天等。在获取用电量时，是以单位时间段为单位进行获取的，即获取目标用户在目标时间段内每天的峰时段对应的峰时用电量、平时段对应的平时用电量和谷时段对应的谷时用电量。本实施例中，通过获取目标用户在目标时间段内每天的各个时段的用电量数据，有利于后续基于这些用电量数据判断该目标用户是否为用电异常用户。

在一种可能的实现方式中，在获取目标用户在目标时间段内每个单位时间段的峰时段、平时段和谷时段对应的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量之前，还包括：

获取目标用户在历史时间段内每个单位时间段的历史用电量数据。

对历史用电量数据进行聚类分析，得到多种历史分类用电量数据。

基于多种历史分类用电量数据确定每个单位时间段的峰时段、平时段和谷时段。

本实施例中，每个单位时间段包括峰时段、平时段和谷时段，时段的划分可以按照人均用电量的多少进行划分。例如，可以将人均用电量多的时段定义为峰时段，可以将人均用电量正常合理的时段定义为平时段，可以将人均用电量少的时段定义为谷时段。具体地，可以通过获取目标用户的历史用电量数据，并基于该目标用户的历史用电量数据进行峰、平、谷时段的划分。示例性的，可以采用聚类分析的方式进行时段划分，具体可以为：获取该目标用户在历史时间段内每个单位时间段的历史用电量数据；对这些历史用电量数据进行聚类分析，得到多种历史分类用电量数据；基于多种历史分类用电量数据确定每个单位时间段的峰时段、平时段和谷时段。以单位时间段为一天为例，峰时段可以为每天8：00-11：00和18：00-23：00，平时段可以为每天7：00-8：00和11：00-18：00，谷时段可以为每天0：00-7：00和23：00-24：00。本实施例中，通过聚类分析算法分析目标用户的历史用电量数据，以实现对单位时间段内各个时段的精准划分，进而有利于保证后续计算各个时段对应的均衡系数的精准度，从而能够更加准确的识别出用电异常用户。

步骤102：基于每个单位时间段的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量，计算表征目标用户在所有单位时间段内的峰时段、平时段和谷时段的用电量分布均衡程度的峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数。

在步骤102中，可以根据目标用户在目标时间段内每个单位时间段的峰时用电量计算峰时段对应的峰时段均衡系数，根据目标用户在目标时间段内每个单位时间段的平时用电量计算平时段对应的平时段均衡系数和根据目标用户在目标时间段内每个单位时间段的谷时用电量计算谷时段对应的谷时段均衡系数。其中，峰时段均衡系数用于表征目标用户在目标时间段内峰时段的用电量分布的均衡程度，平时段均衡系数用于表征目标用户在目标时间段内平时段的用电量分布的均衡程度，谷时段均衡系数用于表征目标用户在目标时间段内谷时段的用电量分布的均衡程度。本实施例中，通过计算目标时间段内峰时段对应的峰时段均衡系数、平时段对应的平时段均衡系数和谷时段对应的谷时段均衡系数，并基于峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数反映出目标用户在各个时段的用电量分布的均衡程度，进而有利于实现对用电异常用户的精准识别。

在一种可能的实现方式中，基于每个单位时间段的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量，计算表征目标用户在所有单位时间段内的峰时段、平时段和谷时段的用电量分布均衡程度的峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数，包括：

基于每个单位时间段的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量，分别计算每个单位时间段的峰时用电量占比、平时用电量占比和谷时用电量占比。

基于所有单位时间段的峰时用电量占比、平时用电量占比和谷时用电量占比对应计算峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数。

本实施例中，可以根据每个单位时间段中各个时段的用电量分别确定各个时段在对应单位时间段的用电量占比，基于各个用电量占比计算各个均衡系数。示例性的，计算每个单位时间段中峰时用电量在对应单位时间段的峰时用电量占比，计算每个单位时间段中平时用电量在对应单位时间段的平时用电量占比，计算每个单位时间段中谷时用电量在对应单位时间段的谷时用电量占比。其中，每个单位时间段的峰时用电量占比为：该目标用户在该单位时间段中峰时段的用电量与该单位时间段的用电量的比值。每个单位时间段的平时用电量占比为：该目标用户在该单位时间段中平时段的用电量与该单位时间段的用电量的比值。每个单位时间段的谷时用电量占比为：该目标用户在该单位时间段中谷时段的用电量与该单位时间段的用电量的比值。在确定各个时段在单位时间段中用电量的占比之后，根据该目标用户在目标时间段内所有单位时间段中各个时段的用电量占比对应计算各个时段的均衡系数。

本实施例中，通过计算目标用户在目标时间段内每个单位时间段中各个时段的用电量占比，进而基于各个时段的用电量占比对应计算各个时段的均衡系数，可以准确反映出用户在目标时间段内各个时段的用电量分布的均衡程度，进而有利于基于各个时段的用电量分布的均衡程度实现对用电异常用户的精准识别。

另外，也可以直接基于获取的目标用户在目标时间段内每个单位时间段的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量对应确定峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数，如此一来，峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数便可以直接反映出该目标用户在目标时间段内用电量的分布情况，进而基于用电量的分布情况判断出各个时段的用电量分布的均衡程度，从而实现对用电异常用户的精准识别。

在一种可能的实现方式中，基于所有单位时间段的峰时用电量占比、平时用电量占比和谷时用电量占比对应计算峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数，包括：

将所有单位时间段的峰时用电量占比中最小的M位峰时用电量占比记为第一峰时用电量占比集，将所有单位时间段的峰时用电量占比中最大的N位峰时用电量占比记为第二峰时用电量占比集，基于第一峰时用电量占比集与第二峰时用电量占比集计算峰时段均衡系数；其中，M和N为正整数。

将所有单位时间段的平时用电量占比中最小的M位平时用电量占比记为第一平时用电量占比集，将所有单位时间段的平时用电量占比中最大的N位平时用电量占比记为第二平时用电量占比集，基于第一平时用电量占比集与第二平时用电量占比集计算平时段均衡系数。

将所有单位时间段的谷时用电量占比中最小的M位谷时用电量占比记为第一谷时用电量占比集，将所有单位时间段的谷时用电量占比中最大的N位谷时用电量占比记为第二谷时用电量占比集，基于第一谷时用电量占比集与第二谷时用电量占比集计算谷时段均衡系数。

本实施例中，选取目标用户在目标时间段内所有单位时间段的峰时用电量占比中最小的M位峰时用电量占比，将其记为第一峰时用电量占比集，选取目标用户在目标时间段内所有单位时间段的峰时用电量占比中最大的N位峰时用电量占比，将其记为第二峰时用电量占比集，而后基于第一峰时用电量占比集和第二峰时用电量占比集计算峰时段均衡系数。其中，M和N为正整数。

示例性的，基于第一峰时用电量占比集和第二峰时用电量占比集计算峰时段均衡系数可以为：计算该第一峰时用电量占比集中所有峰时用电量占比的平均值，记为第四平均值，计算该第二峰时用电量占比集中所有峰时用电量占比的平均值，记为第五平均值；计算该第四平均值与第五平均值的第一比值，将该第一比值作为峰时段均衡系数。这种情况下，峰时段均衡系数越大则代表该目标用户在目标时间段内峰时段的用电量分布越均衡。例如，该峰时段均衡系数为1，则说明该目标用户在目标时间段内每个单位时间段的峰时段用电量占比均一致，如此一来，便可以通过判断峰时段均衡系数的大小来确定该目标用户是否为用电异常用户，从而实现用电异常用户的精准识别。

或者，也可以计算该第五平均值与第四平均值的第二比值，将该第二比值作为峰时段均衡系数。在这种情况下，峰时段均衡系数越小则代表该目标用户在目标时间段内峰时段的用电量分布越均衡，同样可以通过判断峰时段均衡系数的大小来确定该目标用户是否为用电异常用户，从而实现用电异常用户的精准识别。

选取目标用户在目标时间段内所有单位时间段的平时用电量占比中最小的M位平时用电量占比，将其记为第一平时用电量占比集，选取目标用户在目标时间段内所有单位时间段的平时用电量占比中最大的N位平时用电量占比，将其记为第二平时用电量占比集，而后基于第一平时用电量占比集和第二平时用电量占比集计算平时段均衡系数。其中，M和N为正整数。

示例性的，基于第一平时用电量占比集和第二平时用电量占比集计算平时段均衡系数可以为：计算该第一平时用电量占比集中所有平时用电量占比的平均值，记为第六平均值，计算该第二平时用电量占比集中所有平时用电量占比的平均值，记为第七平均值；计算该第六平均值与第七平均值的第三比值，将该第三比值作为平时段均衡系数。这种情况下，平时段均衡系数越大则代表该目标用户在目标时间段内平时段的用电量分布越均衡。例如，该平时段均衡系数为1，则说明该目标用户在目标时间段内每个单位时间段的平时段用电量占比均一致，如此一来，便可以通过判断平时段均衡系数的大小来确定该目标用户是否为用电异常用户，从而实现用电异常用户的精准识别。

或者，也可以计算该第七平均值与第六平均值的第四比值，将该第四比值作为平时段均衡系数。在这种情况下，平时段均衡系数越小则代表该目标用户在目标时间段内平时段的用电量分布越均衡，同样可以通过判断平时段均衡系数的大小来确定该目标用户是否为用电异常用户，从而实现用电异常用户的精准识别。

选取目标用户在目标时间段内所有单位时间段的谷时用电量占比中最小的M位谷时用电量占比，将其记为第一谷时用电量占比集，选取目标用户在目标时间段内所有单位时间段的谷时用电量占比中最大的N位谷时用电量占比，将其记为第二谷时用电量占比集，而后基于第一谷时用电量占比集和第二谷时用电量占比集计算谷时段均衡系数。其中，M和N为正整数。

示例性的，基于第一谷时用电量占比集和第二谷时用电量占比集计算谷时段均衡系数可以为：计算该第一谷时用电量占比集中所有谷时用电量占比的平均值，记为第八平均值，计算该第二谷时用电量占比集中所有谷时用电量占比的平均值，记为第九平均值；计算该第八平均值与第九平均值的第五比值，将该第五比值作为谷时段均衡系数。这种情况下，谷时段均衡系数越大则代表该目标用户在目标时间段内平时段的用电量分布越均衡。例如，该谷时段均衡系数为1，则说明该目标用户在目标时间段内每个单位时间段的谷时段用电量占比均一致，如此一来，便可以通过判断谷时段均衡系数的大小来确定该目标用户是否为用电异常用户，从而实现用电异常用户的精准识别。

或者，也可以计算该第九平均值与第八平均值的第六比值，将该第六比值作为谷时段均衡系数。在这种情况下，谷时段均衡系数越小则代表该目标用户在目标时间段内谷时段的用电量分布越均衡，同样可以通过判断谷时段均衡系数的大小来确定该目标用户是否为用电异常用户，从而实现用电异常用户的精准识别。

另外，本实施例中，M和N的取值可以相同，也可以不相同。示例性的，M和N可以为10、20等具体正整数数值。更进一步地，M和N的取值也可以基于预设的计算策略而确定，示例性的，以计算峰时段均衡系数为例，在所有峰时用电量占比中，M可以取峰时用电量占比总数的10％所对应的个数，N可以取峰时用电量占比总数的15％所对应的个数。例如所有单位时间段的峰时用电量占比的总数为200位，则10％包括20位，15％包括30位，如此一来，峰时段均衡系数可以是最小的20位峰时用电量占比的平均值与最大的30位峰时用电量占比的平均值的比值。

本实施例中，考虑到在目标时间段内所有峰时用电量占比中，最小的峰时用电量占比与最大的峰时用电量占比越接近则代表目标用户在峰时段的用电量分布越均衡(同样的，在目标时间段内所有平时用电量占比中，最小的平时用电量占比与最大的平时用电量占比越接近则代表目标用户在平时段的用电量分布越均衡；在目标时间段内所有谷时用电量占比中，最小的谷时用电量占比与最大的谷时用电量占比越接近则代表目标用户在谷时段的用电量分布越均衡)，因此，可以基于各个时段中最小的部分用电量占比的平均值与最大的部分用电量占比的平均值对应确定各个时段的均衡系数，从而根据计算得到的各个时段的均衡系数准确识别目标用户是否为用电异常用户。

在一种可能的实现方式中，基于所有单位时间段的峰时用电量占比、平时用电量占比和谷时用电量占比对应计算峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数，包括：

将所有单位时间段的峰时用电量占比的平均值记为第一平均值，基于第一平均值计算所有单位时间段的峰时用电量占比的第一方差，并基于第一方差计算峰时段均衡系数。

将所有单位时间段的平时用电量占比的平均值记为第二平均值，基于第二平均值计算所有单位时间段的平时用电量占比的第二方差，并基于第二方差计算平时段均衡系数。

将所有单位时间段的谷时用电量占比的平均值记为第三平均值，基于第三平均值计算所有单位时间段的谷时用电量占比的第三方差，并基于第三方差计算谷时段均衡系数。

本实施例中，可以基于目标用户在目标时间段内的所有单位时间段中各个时段的用电量占比的波动情况，判断该目标用户是否为用电异常用户。示例性的，计算目标时间段内所有单位时间段的峰时用电量占比的平均值，记为第一平均值，基于该第一平均值以及各个峰时用电量占比计算所有单位时间段的峰时用电量占比的第一方差，将该第一方差作为峰时段均衡系数。例如该峰时段均衡系数为0，则表明该目标用户在目标时间段内每个单位时间段的峰时段用电量占比均一致，如此一来，便可以通过判断峰时段均衡系数的大小来确定该目标用户是否为用电异常用户，从而实现用电异常用户的精准识别。

计算目标时间段内所有单位时间段的平时用电量占比的平均值，记为第二平均值，基于该第二平均值以及各个平时用电量占比计算所有单位时间段的平时用电量占比的第二方差，将该第二方差作为平时段均衡系数。例如该平时段均衡系数为0，则表明该目标用户在目标时间段内每个单位时间段的平时段用电量占比均一致，如此一来，便可以通过判断平时段均衡系数的大小来确定该目标用户是否为用电异常用户，从而实现用电异常用户的精准识别。

计算目标时间段内所有单位时间段的谷时用电量占比的平均值，记为第三平均值，基于该第三平均值以及各个谷时用电量占比计算所有单位时间段的谷时用电量占比的第三方差，将该第三方差作为谷时段均衡系数。例如该谷时段均衡系数为0，则表明该目标用户在目标时间段内每个单位时间段的谷时段用电量占比均一致，如此一来，便可以通过判断谷时段均衡系数的大小来确定该目标用户是否为用电异常用户，从而实现用电异常用户的精准识别。

步骤103：基于峰时段均衡系数、平时段均衡系数、谷时段均衡系数与预设阈值识别目标时间段内目标用户是否为用电异常用户，并在目标用户为用电异常用户时，为目标用户生成用电异常用户标签。

在步骤103中，可以基于峰时段均衡系数、平时段均衡系数、谷时段均衡系数与预设阈值的比较识别出该目标用户是否为用电异常用户，在确定该目标用户为用电异常用户时，为该目标用户生成用电异常用户标签。

示例性的，对于用电正常用户而言，该用户在目标时间段内每个单位时间段的峰时段的用电量分布应该是较为均衡的，也即用电正常用户的峰时段均衡系数所表征的该用户在目标时间段内峰时段的用电量分布的均衡程度应该是较高的，相对应地，如果某一用户的峰时段均衡系数所表征的该用户在目标时间段内峰时段的用电量分布的均衡程度较低，则表示该用户可能是用电异常用户。

另外，该用电异常用户标签可以表征用电异常用户，以利于后续相关工作人员基于该标签确定用电异常用户，进而对电力传输线路进行维护，有效避免了电路安全存在较大隐患的问题。

在一种可能的实现方式中，预设阈值包括：与峰时段均衡系数对应的第一预设阈值、与平时段均衡系数对应的第二预设阈值以及与谷时段对应的第三预设阈值。

基于峰时段均衡系数、平时段均衡系数、谷时段均衡系数与预设阈值识别目标时间段内目标用户是否为用电异常用户，包括：

基于峰时段均衡系数与第一预设阈值判断峰时段均衡系数是否符合第一预设条件，基于平时段均衡系数与第二预设阈值判断平时段均衡系数是否符合第二预设条件以及基于谷时段均衡系数与第三预设阈值判断谷时段均衡系数是否符合第三预设条件。

若峰时段均衡系数符合第一预设条件、平时段均衡系数符合第二预设条件和谷时段均衡系数符合第三预设条件中的至少一项满足，识别目标时间段内目标用户为用电异常用户。

本实施例中，预设阈值可以为与各个时段分别对应的阈值，也即预设阈值可以为与峰时段均衡系数对应的第一预设阈值、与平时段均衡系数对应的第二预设阈值以及与谷时段对应的第三预设阈值。如此一来，在基于各个时段的均衡系数与预设阈值识别用电异常用户时，可以基于各个时段的均衡系数与各自对应的预设阈值进行比较，从而识别用电异常用户。

第一示例中，在以第一比值作为峰时段均衡系数的情况下，判断峰时段均衡系数是否小于第一预设阈值，若峰时段均衡系数小于第一预设阈值，则表明该目标用户为用电异常用户；在以第三比值作为平时段均衡系数的情况下，判断平时段均衡系数是否小于第二预设阈值，若平时段均衡系数小于第二预设阈值，则表明该目标用户为用电异常用户；在以第五比值作为谷时段均衡系数的情况下，判断谷时段均衡系数是否小于第三预设阈值，若谷时段均衡系数小于第三预设阈值，则表明该目标用户为用电异常用户。基于以上第一示例中的三种情况，若其中至少一项满足，则可以判定该目标用户为用电异常用户。

第二示例中，在以第二比值作为峰时段均衡系数的情况下，判断峰时段均衡系数是否大于第一预设阈值，若峰时段均衡系数大于第一预设阈值，则表明该目标用户为用电异常用户；在以第四比值作为平时段均衡系数的情况下，判断平时段均衡系数是否大于第二预设阈值，若平时段均衡系数大于第二预设阈值，则表明该目标用户为用电异常用户；在以第六比值作为谷时段均衡系数的情况下，判断谷时段均衡系数是否大于第三预设阈值，若谷时段均衡系数大于第三预设阈值，则表明该目标用户为用电异常用户。基于以上第二示例中的三种情况，若其中至少一项满足，则可以判定该目标用户为用电异常用户。

第三示例中，在以第一方差作为峰时段均衡系数的情况下，判断峰时段均衡系数是否大于第一预设阈值，若峰时段均衡系数大于第一预设阈值，则表明该目标用户为用电异常用户；在以第二方差作为平时段均衡系数的情况下，判断平时段均衡系数是否大于第二预设阈值，若平时段均衡系数大于第二预设阈值，则表明该目标用户为用电异常用户；在以第三方差作为谷时段均衡系数的情况下，判断谷时段均衡系数是否大于第三预设阈值，若谷时段均衡系数大于第三预设阈值，则表明该目标用户为用电异常用户。基于以上第三示例中的三种情况，若其中至少一项满足，则可以判定该目标用户为用电异常用户。

另外，本实施例中，第一预设阈值、第二预设阈值和第三预设阈值可以通过聚类算法获得，也可以直接根据经验统计设置，本申请对此不作限定。以通过聚类算法获得第一预设阈值为例进行说明：通过聚类算法对峰时段数据集进行聚类分析，基于聚类结果确定第一预设阈值；其中，峰时段数据集包括用电正常用户对应的峰时段均衡系数和用电异常用户对应的峰时段均衡系数。聚类结果包括两个类别，其中一个类别为用电正常用户的峰时段均衡系数，另一个类别为用电异常用户的峰时段均衡系数。基于聚类结果确定第一预设阈值时，示例性的，可以将用电正常用户所在的类别中最小的峰时段均衡系数作为第一预设阈值。

本实施例中，由于各个时段的均衡系数可以表征目标用户在目标时间段内各个时段的用电量分布的均衡程度，因此可以通过为峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数分别设置预设阈值的方式来确定用电量分布不均衡的用户，即确定用电异常用户。在本实施例中，识别用电异常用户时，分别将峰时段均衡系数与第一预设阈值比较，将平时段均衡系数与第二预设阈值比较，将谷时段均衡系数与第三预设阈值比较，最后基于比较结果，进一步识别用户是否为用电异常用户，如此一来，实现对用电异常用户的准确识别。

在一种可能的实现方式中，预设阈值包括：均值均衡系数阈值。

基于峰时段均衡系数、平时段均衡系数、谷时段均衡系数与预设阈值识别目标时间段内目标用户是否为用电异常用户，包括：

基于峰时段均衡系数、平时段均衡系数、谷时段均衡系数计算平均均衡系数。

基于平均均衡系数与均值均衡系数阈值判断平均均衡系数是否满足第四预设条件。

若平均均衡系数满足第四预设条件，识别目标时间段内目标用户为用电异常用户。

本实施例中，可以只基于一个预设阈值识别目标用户是否为用电异常用户。具体地，计算峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数的平均值，将该平均值记为平均均衡系数，若各个时段的均衡系数以上述第一示例中的方式计算得到，则当该平均均衡系数小于均值均衡系数阈值时，可以判定该目标用户为用电异常用户；若各个时段的均衡系数以上述第二或第三示例中的方式计算得到，则当该平均均衡系数大于均值均衡系数阈值时，可以判定该目标用户为用电异常用户。

本实施例中，只基于一个均值均衡系数阈值识别目标用户是否为用电异常用户，如此一来，可以有效简化工作流程，减少工作量；同时，综合峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数三者，将三者的均值作为平均均衡系数，并与均值均衡系数阈值进行比较，可以有效避免偶然性，进而可以更好地实现对用电异常用户的准确识别。

本发明实施例提供一种用电异常用户的识别方法，通过获取目标用户在目标时间段内每个单位时间段中峰、平、谷时段的用电量数据，并基于获取到的各时段的用电量数据计算出可以反映目标用户用电量分布均衡程度的各时段的均衡系数，最后根据各时段的均衡系数可以准确高效地识别出目标用户是否存在异常用电的情况，当目标用户存在异常用电时，为该目标用户对应生成标签以标记该用户为用电异常用户，如此一来，可以基于目标用户在目标时间段内的峰时段、平时段、谷时段的用电量分布均衡程度有效区分用电正常用户和用电异常用户，并且基于识别结果可以及时有效地校正被标签标记的目标用户的异常用电情况，进而有效避免目标用户用电异常导致的电路安全存在较大隐患的问题。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

以下为本发明的装置实施例，对于其中未详尽描述的细节，可以参考上述对应的方法实施例。

图2为本发明实施例提供的用电异常用户的识别装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：

如图2所示，用电异常用户的识别装置2包括：

数据获取模块201，用于获取目标用户在目标时间段内每个单位时间段的峰时段、平时段和谷时段对应的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量。

系数计算模块202，用于基于每个单位时间段的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量，计算表征目标用户在所有单位时间段内的峰时段、平时段和谷时段的用电量分布均衡程度的峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数。

用户识别模块203，用于基于峰时段均衡系数、平时段均衡系数、谷时段均衡系数与预设阈值识别目标时间段内目标用户是否为用电异常用户，并在目标用户为用电异常用户时，为目标用户生成用电异常用户标签。

本发明实施例提供一种用电异常用户的识别装置，通过获取目标用户在目标时间段内每个单位时间段中峰、平、谷时段的用电量数据，并基于获取到的各时段的用电量数据计算出可以反映目标用户用电量分布均衡程度的各时段的均衡系数，最后根据各时段的均衡系数可以准确高效地识别出目标用户是否存在异常用电的情况，当目标用户存在异常用电时，为该目标用户对应生成标签以标记该用户为用电异常用户，如此一来，可以基于目标用户在目标时间段内的峰时段、平时段、谷时段的用电量分布均衡程度有效区分用电正常用户和用电异常用户，并且基于识别结果可以及时有效地校正被标签标记的目标用户的异常用电情况，进而有效避免目标用户用电异常导致的电路安全存在较大隐患的问题。

在一种可能的实现方式中，数据获取模块201在获取目标用户在目标时间段内每个单位时间段的峰时段、平时段和谷时段对应的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量之前，还具体用于：

获取目标用户在历史时间段内每个单位时间段的历史用电量数据。

对历史用电量数据进行聚类分析，得到多种历史分类用电量数据。

基于多种历史分类用电量数据确定每个单位时间段的峰时段、平时段和谷时段。

在一种可能的实现方式中，系数计算模块202基于每个单位时间段的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量，计算表征目标用户在所有单位时间段内的峰时段、平时段和谷时段的用电量分布均衡程度的峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数时，具体用于：

基于每个单位时间段的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量，分别计算每个单位时间段的峰时用电量占比、平时用电量占比和谷时用电量占比。

基于所有单位时间段的峰时用电量占比、平时用电量占比和谷时用电量占比对应计算峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数。

在一种可能的实现方式中，系数计算模块202基于所有单位时间段的峰时用电量占比、平时用电量占比和谷时用电量占比对应计算峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数时，具体用于：

将所有单位时间段的峰时用电量占比中最小的M位峰时用电量占比记为第一峰时用电量占比集，将所有单位时间段的峰时用电量占比中最大的N位峰时用电量占比记为第二峰时用电量占比集，基于第一峰时用电量占比集与第二峰时用电量占比集计算峰时段均衡系数；其中，M和N为正整数。

将所有单位时间段的平时用电量占比中最小的M位平时用电量占比记为第一平时用电量占比集，将所有单位时间段的平时用电量占比中最大的N位平时用电量占比记为第二平时用电量占比集，基于第一平时用电量占比集与第二平时用电量占比集计算平时段均衡系数。

将所有单位时间段的谷时用电量占比中最小的M位谷时用电量占比记为第一谷时用电量占比集，将所有单位时间段的谷时用电量占比中最大的N位谷时用电量占比记为第二谷时用电量占比集，基于第一谷时用电量占比集与第二谷时用电量占比集计算谷时段均衡系数。

在一种可能的实现方式中，系数计算模块202基于所有单位时间段的峰时用电量占比、平时用电量占比和谷时用电量占比对应计算峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数时，具体用于：

将所有单位时间段的峰时用电量占比的平均值记为第一平均值，基于第一平均值计算所有单位时间段的峰时用电量占比的第一方差，并基于第一方差计算峰时段均衡系数。

将所有单位时间段的平时用电量占比的平均值记为第二平均值，基于第二平均值计算所有单位时间段的平时用电量占比的第二方差，并基于第二方差计算平时段均衡系数。

将所有单位时间段的谷时用电量占比的平均值记为第三平均值，基于第三平均值计算所有单位时间段的谷时用电量占比的第三方差，并基于第三方差计算谷时段均衡系数。

在一种可能的实现方式中，用户识别模块203中预设阈值包括：与峰时段均衡系数对应的第一预设阈值、与平时段均衡系数对应的第二预设阈值以及与谷时段对应的第三预设阈值。

用户识别模块203基于峰时段均衡系数、平时段均衡系数、谷时段均衡系数与预设阈值识别目标时间段内目标用户是否为用电异常用户时，具体用于：

基于峰时段均衡系数与第一预设阈值判断峰时段均衡系数是否符合第一预设条件，基于平时段均衡系数与第二预设阈值判断平时段均衡系数是否符合第二预设条件以及基于谷时段均衡系数与第三预设阈值判断谷时段均衡系数是否符合第三预设条件。

若峰时段均衡系数符合第一预设条件、平时段均衡系数符合第二预设条件和谷时段均衡系数符合第三预设条件中的至少一项满足，识别目标时间段内目标用户为用电异常用户。

在一种可能的实现方式中，用户识别模块203中预设阈值包括：均值均衡系数阈值。

用户识别模块203基于峰时段均衡系数、平时段均衡系数、谷时段均衡系数与预设阈值识别目标时间段内目标用户是否为用电异常用户时，具体用于：

基于峰时段均衡系数、平时段均衡系数、谷时段均衡系数计算平均均衡系数。

基于平均均衡系数与均值均衡系数阈值判断平均均衡系数是否满足第四预设条件。

若平均均衡系数满足第四预设条件，识别目标时间段内目标用户为用电异常用户。

图3为本发明实施例提供的电子设备的示意图。如图3所示，该实施例的电子设备3包括：处理器30、存储器31以及存储在所述存储器31中并可在所述处理器30上运行的计算机程序32。所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各个用电异常用户的识别方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至步骤103。或者，所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如图2所示模块201至203的功能。

示例性的，所述计算机程序32可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器31中，并由所述处理器30执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序32在所述电子设备3中的执行过程。例如，所述计算机程序32可以被分割成图2所示的模块201至203。

所述电子设备3可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述电子设备3可包括，但不仅限于，处理器30、存储器31。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是电子设备3的示例，并不构成对电子设备3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述电子设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器30可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器31可以是所述电子设备3的内部存储单元，例如电子设备3的硬盘或内存。所述存储器31也可以是所述电子设备3的外部存储设备，例如所述电子设备3上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器31还可以既包括所述电子设备3的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器31用于存储所述计算机程序以及所述电子设备所需的其他程序和数据。所述存储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/电子设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/电子设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个用电异常用户的识别方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述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：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用电异常用户的识别方法，其特征在于，包括：

获取目标用户在目标时间段内每个单位时间段的峰时段、平时段和谷时段对应的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量；

基于每个单位时间段的所述峰时用电量、所述平时用电量和所述谷时用电量，计算表征所述目标用户在所有单位时间段内的峰时段、平时段和谷时段的用电量分布均衡程度的峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数；

基于所述峰时段均衡系数、所述平时段均衡系数、所述谷时段均衡系数与预设阈值识别所述目标时间段内所述目标用户是否为用电异常用户，并在所述目标用户为用电异常用户时，为所述目标用户生成用电异常用户标签。

2.根据权利要求1所述的用电异常用户的识别方法，其特征在于，所述基于每个单位时间段的所述峰时用电量、所述平时用电量和所述谷时用电量，计算表征所述目标用户在所有单位时间段内的峰时段、平时段和谷时段的用电量分布均衡程度的峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数，包括：

基于每个单位时间段的所述峰时用电量、所述平时用电量和所述谷时用电量，分别计算每个单位时间段的峰时用电量占比、平时用电量占比和谷时用电量占比；

基于所有单位时间段的所述峰时用电量占比、所述平时用电量占比和所述谷时用电量占比对应计算所述峰时段均衡系数、所述平时段均衡系数和所述谷时段均衡系数。

3.根据权利要求2所述的用电异常用户的识别方法，其特征在于，所述基于所有单位时间段的所述峰时用电量占比、所述平时用电量占比和所述谷时用电量占比对应计算所述峰时段均衡系数、所述平时段均衡系数和所述谷时段均衡系数，包括：

将所有单位时间段的所述峰时用电量占比中最小的M位峰时用电量占比记为第一峰时用电量占比集，将所有单位时间段的所述峰时用电量占比中最大的N位峰时用电量占比记为第二峰时用电量占比集，基于所述第一峰时用电量占比集与所述第二峰时用电量占比集计算所述峰时段均衡系数；其中，M和N为正整数；

将所有单位时间段的所述平时用电量占比中最小的M位平时用电量占比记为第一平时用电量占比集，将所有单位时间段的所述平时用电量占比中最大的N位平时用电量占比记为第二平时用电量占比集，基于所述第一平时用电量占比集与所述第二平时用电量占比集计算所述平时段均衡系数；

将所有单位时间段的所述谷时用电量占比中最小的M位谷时用电量占比记为第一谷时用电量占比集，将所有单位时间段的所述谷时用电量占比中最大的N位谷时用电量占比记为第二谷时用电量占比集，基于所述第一谷时用电量占比集与所述第二谷时用电量占比集计算所述谷时段均衡系数。

4.根据权利要求2所述的用电异常用户的识别方法，其特征在于，所述基于所有单位时间段的所述峰时用电量占比、所述平时用电量占比和所述谷时用电量占比对应计算所述峰时段均衡系数、所述平时段均衡系数和所述谷时段均衡系数，包括：

将所有单位时间段的所述峰时用电量占比的平均值记为第一平均值，基于所述第一平均值计算所有单位时间段的所述峰时用电量占比的第一方差，并基于所述第一方差计算所述峰时段均衡系数；

将所有单位时间段的所述平时用电量占比的平均值记为第二平均值，基于所述第二平均值计算所有单位时间段的所述平时用电量占比的第二方差，并基于所述第二方差计算所述平时段均衡系数；

将所有单位时间段的所述谷时用电量占比的平均值记为第三平均值，基于所述第三平均值计算所有单位时间段的所述谷时用电量占比的第三方差，并基于所述第三方差计算所述谷时段均衡系数。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的用电异常用户的识别方法，其特征在于，所述预设阈值包括：与所述峰时段均衡系数对应的第一预设阈值、与所述平时段均衡系数对应的第二预设阈值以及与所述谷时段对应的第三预设阈值；

所述基于所述峰时段均衡系数、所述平时段均衡系数、所述谷时段均衡系数与预设阈值识别所述目标时间段内所述目标用户是否为用电异常用户，包括：

基于所述峰时段均衡系数与所述第一预设阈值判断所述峰时段均衡系数是否符合第一预设条件，基于所述平时段均衡系数与所述第二预设阈值判断所述平时段均衡系数是否符合第二预设条件以及基于所述谷时段均衡系数与所述第三预设阈值判断所述谷时段均衡系数是否符合第三预设条件；

若所述峰时段均衡系数符合所述第一预设条件、所述平时段均衡系数符合所述第二预设条件和所述谷时段均衡系数符合所述第三预设条件中的至少一项满足，识别所述目标时间段内所述目标用户为用电异常用户。

6.根据权利要求1至4中任一项所述的用电异常用户的识别方法，其特征在于，所述预设阈值包括：均值均衡系数阈值；

所述基于所述峰时段均衡系数、所述平时段均衡系数、所述谷时段均衡系数与预设阈值识别所述目标时间段内所述目标用户是否为用电异常用户，包括：

基于所述峰时段均衡系数、所述平时段均衡系数、所述谷时段均衡系数计算平均均衡系数；

基于所述平均均衡系数与所述均值均衡系数阈值判断所述平均均衡系数是否满足第四预设条件；

若所述平均均衡系数满足所述第四预设条件，识别所述目标时间段内所述目标用户为用电异常用户。

7.根据权利要求1所述的用电异常用户的识别方法，其特征在于，在获取目标用户在目标时间段内每个单位时间段的峰时段、平时段和谷时段对应的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量之前，还包括：

获取所述目标用户在历史时间段内每个单位时间段的历史用电量数据；

对所述历史用电量数据进行聚类分析，得到多种历史分类用电量数据；

基于多种所述历史分类用电量数据确定每个单位时间段的峰时段、平时段和谷时段。

8.一种用电异常用户的识别装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取目标用户在目标时间段内每个单位时间段的峰时段、平时段和谷时段对应的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量；

系数计算模块，用于基于每个单位时间段的所述峰时用电量、所述平时用电量和所述谷时用电量，计算表征所述目标用户在所有单位时间段内的峰时段、平时段和谷时段的用电量分布均衡程度的峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数；

用户识别模块，用于基于所述峰时段均衡系数、所述平时段均衡系数、所述谷时段均衡系数与预设阈值识别所述目标时间段内所述目标用户是否为用电异常用户，并在所述目标用户为用电异常用户时，为所述目标用户生成用电异常用户标签。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上的权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上的权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

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