CN117273811B - 基于用电数据的企业用电预测数据处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于用电数据的企业用电预测数据处理方法，根据目标区域内各目标企业的用电预测数据确定多个稽查企业，基于稽查企业生成目标区域对应的区域数据；调取一次划分策略对区域数据进行一次区域划分，得到多个划分数据，调取二次划分策略对多个划分数据进行筛选，得到基准数据；根据基准数据对区域数据进行二次区域划分，得到各稽查端对应的稽查数据，将稽查数据发送给相应稽查端，稽查数据包括稽查区块和稽查策略；接收各稽查端基于稽查数据上传的查验数据，根据查验数据对稽查区块进行更新，得到查验区块，对查验区块进行组合得到汇总区块发送给管理端。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术，尤其涉及一种基于用电数据的企业用电预测数据处理方法。
背景技术
企业用电数据是企业进行用电管理和优化用电结构的重要依据，其中，对企业用电数据的稽查是保障电力安全的一项重要工作，其对于企业的发展来讲是十分重要的。
目前，在对企业用电数据进行稽查时，通常都是采用大面积的随机抽查，没有办法进行针对性的抽查，并且由于稽查时的抽查量可能会比较大，可能会导致稽查效率低下。
因此，如何结合企业用电数据自动生成稽查策略，提高稽查效率成为了急需解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种基于用电数据的企业用电预测数据处理方法，可以结合企业用电数据自动生成稽查策略，提高稽查效率。
本发明实施例的第一方面，提供一种基于用电数据的企业用电预测数据处理方法，包括：
根据目标区域内各目标企业的用电预测数据确定多个稽查企业，基于所述稽查企业生成所述目标区域对应的区域数据；
调取一次划分策略对所述区域数据进行一次区域划分，得到多个划分数据，调取二次划分策略对多个划分数据进行筛选，得到基准数据；
根据所述基准数据对所述区域数据进行二次区域划分，得到各稽查端对应的稽查数据，将所述稽查数据发送给相应所述稽查端，所述稽查数据包括稽查区块和稽查策略；
接收各所述稽查端基于所述稽查数据上传的查验数据，根据所述查验数据对所述稽查区块进行更新，得到查验区块，对所述查验区块进行组合得到汇总区块发送给管理端。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，根据目标区域内各目标企业的用电预测数据确定多个稽查企业，基于所述稽查企业生成所述目标区域对应的区域数据，包括：
获取各所述目标企业的历史用电数据和当前用电数据，根据所述历史用电数据和所述当前用电数据生成各所述目标企业对应的待预测数据；
对所述待预测数据进行异常用电预测，得到异常用电数据或正常用电数据，根据所述异常用电数据或正常用电数据得到相应所述目标企业对应的用电预测数据；
获取所述异常用电数据对应的目标企业作为稽查企业，基于所述稽查企业生成所述目标区域对应的区域数据，所述区域数据包括区域地图，所述区域地图中包括多个所述稽查企业。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，获取各所述目标企业的历史用电数据和当前用电数据，根据所述历史用电数据和所述当前用电数据生成各所述目标企业对应的待预测数据，包括：
根据所述历史用电数据得到上一历史年份对应的多个历史月份和各所述历史月份对应的历史用电量，根据所述当前用电数据得到当前年份对应的多个当前月份和各所述当前月份对应的当前用电量；
确定最后一个当前月份为预测月份，以及与所述预测月份对应的历史月份为基准月份，统计除所述基准月份之前的其他的历史月份的历史用电量，得到历史用电总量；
统计除所述预测月份之前的其他当前月份的当前用电量，得到当前用电总量；
根据所述历史用电总量和所述当前用电总量的差值的绝对值得到用电偏移量；
对所述基准月份的历史用电量和所述用电偏移量求差得到最小偏移量，对所述基准月份的历史用电量和所述用电偏移量求和得到最大偏移量；
根据所述最小偏移量和所述最大偏移量生成用电偏移区间，根据所述预测月份的当前用电量和所述用电偏移区间生成相应所述目标企业对应的待预测数据。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，对所述待预测数据进行异常用电预测，得到异常用电数据或正常用电数据，包括：
若所述预测月份的当前用电量不在所述用电偏移区间内，则确定相应所述待预测数据作为异常用电数据；
若所述预测月份的当前用电量在所述用电偏移区间内，则确定相应所述待预测数据作为正常用电数据。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，调取一次划分策略对所述区域数据进行一次区域划分，得到多个划分数据，调取二次划分策略对多个划分数据进行筛选，得到基准数据，包括：
获取所述区域地图的区域中心点，统计各所述稽查端对应的总稽查端数量，根据预设总角度和所述总稽查端数量的比值得到划分角度；
以所述区域中心点为起点，在预设方向上生成一条划分线，以所述划分线为基准，按照划分角度得到多条划分线；
根据所述划分线对所述区域地图进行一次划分，得到多个划分数据，所述划分数据包括划分区块；
统计各所述划分区块内所述稽查企业的子企业数量，获取所述子企业数量最多的划分区块作为基准区块，根据所述基准区块得到基准数据。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，根据所述基准数据对所述区域数据进行二次区域划分，得到各稽查端对应的稽查数据，包括：
统计各所述子企业数量得到总企业数量，根据所述总企业数量和所述总稽查端数量的比值得到平均企业数量；
删除所述区域地图中除所述基准区块以外的其他划分区块，得到待划分地图；
根据二次划分方向对所述基准区块的两条划分线进行移动，并实时统计所述基准区块内的稽查企业的第一实时数量，当所述第一实时数量等于所述平均企业数量时停止所述划分线的移动，所述二次划分方向包括向内拓展方向；
根据移动后的所述基准区块对所述待划分地图进行二次区域划分，得到稽查地图，根据所述稽查地图得到各所述稽查端对应的稽查区块；
根据各所述稽查企业对应的稽查位置点生成各所述稽查区块对应的稽查策略，根据所述稽查区块和所述稽查策略生成各所述稽查端对应的稽查数据。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，根据移动后的所述基准区块对所述待划分地图进行二次区域划分，得到稽查地图，根据所述稽查地图得到各所述稽查端对应的稽查区块，包括：
确定移动后的基准区块为稽查区块，根据所述总稽查端数量和所述稽查区块数量的差值得到剩余稽查区块数量；
若所述剩余稽查区块数量大于2，则以所述稽查区块为基准，将所述稽查区块的两条划分线分别向外进行拓展；
若所述剩余稽查区块数量等于2，则以所述稽查区块为基准，任意选取所述稽查区块的一条划分线向外进行拓展；
实时统计所述划分线遍历经过的区域内的稽查企业的第二实时数量，当所述第二实时数量等于所述平均企业数量时停止对所述划分线的拓展，并获取所述划分线遍历经过的区域作为下一个稽查区块；
继续统计剩余稽查区块数量，若所述剩余稽查区块数量大于等于2，则重复上述步骤对相应的划分线继续向外进行拓展，直至所述剩余稽查区块数量小于2时停止对所述稽查区块的获取；
根据多个所述稽查区块对所述待划分地图进行二次区域划分，得到稽查地图；
获取所述稽查地图中各所述稽查区块对应的稽查端标识，根据所述稽查端标识得到各所述稽查端对应的稽查区块。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，获取所述稽查地图中各所述稽查区块对应的稽查端标识，根据所述稽查端标识得到各所述稽查端对应的稽查区块，包括：
接收管理端对所述稽查地图中各所述稽查区块输入的标识位置点，确定各所述标识位置点对应的稽查端标识；
基于所述标识位置点对所述稽查端标识进行定位，将所述稽查端标识填充至所述稽查地图中，各所述稽查端标识预设有相应的稽查端；
基于所述稽查端标识和所述划分线对所述稽查地图进行拆分，得到各所述稽查端对应的稽查区块。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，根据各所述稽查企业对应的稽查位置点生成各所述稽查区块对应的稽查策略，根据所述稽查区块和所述稽查策略生成各所述稽查端对应的稽查数据，包括：
获取各所述稽查区块内各所述稽查企业对应的稽查位置点，统计各所述稽查位置点与其他各所述稽查位置点之间的稽查距离，确定稽查距离最远的两个稽查位置点作为相应稽查区块的起始位置点和终止位置点；
以所述起始位置点为起点，获取距离所述起始位置点最近的稽查位置点作为连接位置点；
以所述连接位置点为起点，获取距离所述连接位置点最近的稽查位置点作为下一个连接位置点；
重复上述步骤，直至下一个连接位置点为终止位置点时停止对连接位置点的获取；
依次对所述起始位置点、连接位置点和终止位置点进行连接，得到相应所述稽查区块对应的稽查路径，所述稽查策略包括所述稽查路径；
根据所述稽查区块和所述稽查策略生成各所述稽查端对应的稽查数据。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，接收各所述稽查端基于所述稽查数据上传的查验数据，根据所述查验数据对所述稽查区块进行更新，得到查验区块，对所述查验区块进行组合得到汇总区块发送给管理端，包括：
接收各所述稽查端基于所述稽查路径对相应所述稽查企业上传的查验数据，所述查验数据包括用电图像和各所述用电图像对应预设的企业图像；
调取数据展示槽，所述数据展示槽包括企业槽和用电槽，将所述企业图像填充至所述企业槽，将所述用电图像填充至所述用电槽，得到相应所述稽查企业对应的展示数据；
将所述展示数据与所述稽查区块中相应的稽查企业进行关联，得到查验区块，对所述查验区块进行组合得到汇总区块发送给管理端。
本发明实施例的第二方面，提供一种基于用电数据的企业用电预测数据处理系统，包括：
区域模块，用于根据目标区域内各目标企业的用电预测数据确定多个稽查企业，基于所述稽查企业生成所述目标区域对应的区域数据；
划分模块，用于调取一次划分策略对所述区域数据进行一次区域划分，得到多个划分数据，调取二次划分策略对多个划分数据进行筛选，得到基准数据；
稽查模块，用于根据所述基准数据对所述区域数据进行二次区域划分，得到各稽查端对应的稽查数据，将所述稽查数据发送给相应所述稽查端，所述稽查数据包括稽查区块和稽查策略；
查验模块，用于，接收各所述稽查端基于所述稽查数据上传的查验数据，根据所述查验数据对所述稽查区块进行更新，得到查验区块，对所述查验区块进行组合得到汇总区块发送给管理端。
本发明实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：存储器、处理器以及计算机程序，所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器运行所述计算机程序执行本发明第一方面及第一方面各种可能涉及的所述方法。
本发明实施例的第四方面，提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现本发明第一方面及第一方面各种可能涉及的所述方法。
本发明的有益效果如下：
1、本发明可以结合企业用电数据自动生成稽查策略，提高稽查效率。本发明首先会依据各个目标企业的用电预测数据确定多个用电数据出现异常的稽查企业，使得稽查端能够对相应的稽查企业进行相应的稽查。在确定稽查企业后，本发明会依据稽查企业生成与目标区域对应的区域数据，并且会对该区域数据进行二次划分，得到各个稽查端对应的稽查数据发送给相应的稽查端，从而可以通过稽查数据对相应的稽查端提供稽查引导，提高稽查端稽查时的效率。在接收到各个稽查端基于稽查数据上传的查验数据后，本发明会通过查验数据对各个稽查端对应的稽查区块进行更新得到查验区块，然后再对各个查验区块进行组合得到汇总区块发送给管理端，从而可以通过汇总区块对各个稽查端对应的稽查区块和稽查企业进行直观地展示，使得管理端能够对各个稽查企业的查验数据进行查看。
2、本发明在对区域数据进行二次划分时，会首选对区域地图按照稽查端的数量进行均分划分，然后再获取稽查企业数量最多的区块作为基准区块对区域地图进行二次划分，从而可以自动对区域地图进行划分，提高区块划分时的效率。本发明在依据基准区块对区域地图进行二次划分时，会首先对基准区块进行调整，使基准区块内稽查企业的数量可以和平均企业数量相等，然后再通过基准区块的两条划分线对剩余稽查区块进行划分，使得各个稽查区块内稽查企业的数量可以是相同的，从而可以在提高区块划分效率的同时还能够平衡各个稽查端之间的工作量。在划分好多个稽查区块后，本发明还会生成各个稽查区块对应的稽查路径，并通过稽查端标识将各个稽查区块分配给相应的稽查端，从而可以对稽查端提供稽查时的路径引导，提高稽查端稽查时的效率。
3、本发明在依据各个目标企业的用电预测数据确定多个用电数据出现异常的稽查企业时，会首先依据各个目标企业的历史用电数据和当前用电数据生成其对应的待预测数据，然后再对该待预测数据进行异常预测，得到目标企业的用电预测数据，通过用电预测数据确定异常用电数据对应的目标企业为稽查企业，从而可以通过历史用电数据和当前用电数据自动筛选出用电数据出现异常的稽查企业，能够提高数据筛选时的效率。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种应用场景示意图；
图2是本发明实施例提供的一种基于用电数据的企业用电预测数据处理系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1，是本发明实施例提供的一种应用场景示意图。本发明在确定多个稽查企业后，会生成与目标区域对应的区域数据，并且会对该区域数据进行二次划分，得到各个稽查端对应的稽查数据发送给相应的稽查端，从而可以让各个稽查端能够通过稽查数据对相应的稽查企业进行稽查，然后将稽查得到的查验数据上传至服务器，服务器在得到查验数据后会对其进行汇总，在汇总时，服务器会通过查验数据对各个稽查端对应的稽查区块进行更新得到查验区块，然后再对各个查验区块进行组合得到汇总区块发送给管理端，从而可以通过汇总区块对各个稽查端对应的稽查区块和稽查企业进行直观地展示，使得管理端能够对各个稽查企业的查验数据进行查看。
本申请的执行主体可以包括但不限于以下中的至少一个：用户设备、网络设备等。其中，用户设备可以包括但不限于计算机、智能手机、个人数字助理（Personal DigitalAssistant，简称：PDA）及上述提及的电子设备等。网络设备可以包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算的由大量计算机或网络服务器构成的云，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机组成的一个超级虚拟计算机。本实施例对此不做限制。本发明实施例包括步骤S1至步骤S4，具体如下：
S1，根据目标区域内各目标企业的用电预测数据确定多个稽查企业，基于所述稽查企业生成所述目标区域对应的区域数据。
本方案在对多个企业进行稽查时，会首先依据各个目标企业的用电预测数据确定多个用电数据出现异常的稽查企业，然后再依据稽查企业生成与目标区域对应的区域数据，从而可以依据该区域数据在后续指示各个稽查端对多个稽查企业进行相应的稽查。
在一些实施例中，可以通过以下步骤得到上述稽查企业和区域数据：
S11，获取各所述目标企业的历史用电数据和当前用电数据，根据所述历史用电数据和所述当前用电数据生成各所述目标企业对应的待预测数据。
在依据目标企业的用电预测数据确定用电数据出现异常的稽查企业时，本方案会首先依据各个目标企业的历史用电数据和当前用电数据生成其对应的待预测数据，然后再在后续对该待预测数据进行预测，得到目标企业的用电预测数据，通过用电预测数据确定用电异常的稽查企业。
具体的，可以通过步骤S111至步骤S116得到上述待预测数据，具体如下：
S111，根据所述历史用电数据得到上一历史年份对应的多个历史月份和各所述历史月份对应的历史用电量，根据所述当前用电数据得到当前年份对应的多个当前月份和各所述当前月份对应的当前用电量。
在实际应用中，历史月份可以包括上一历史年份中的1月至12月，当前月份可以包括从当前年份的1月开始到当前的月份。
值得一提的是，如果没有历史年份，历史用电数据可以由管理端进行主动预设。
S112，确定最后一个当前月份为预测月份，以及与所述预测月份对应的历史月份为基准月份，统计除所述基准月份之前的其他的历史月份的历史用电量，得到历史用电总量。
例如，如果最后一个当前月份为12月，则可以确定当前年份中的12月为预测月份，确定历史年份中的12月为基准月份，然后对历史年份中12月之前的其他月份的历史用电量进行统计，得到历史用电总量。
S113，统计除所述预测月份之前的其他当前月份的当前用电量，得到当前用电总量。
同样的，在得到历史用电总量后，也需要对当前年份的当前用电总量进行统计，从而可以通过历史用电总量和当前用电总量对相应目标企业的用电数据进行相应的预测。
值得一提的是，在统计历史用电总量和当前用电总量时，历史年份中的统计月份与当前年份中的统计月份应该是一样的，例如如果统计的是历史年份中1至11月的用电数据，则在统计当前年份的用电数据时也得统计当前年份中的1至11月的用电数据。
S114，根据所述历史用电总量和所述当前用电总量的差值的绝对值得到用电偏移量。
可以理解的是，通过历史用电总量和当前用电总量的差值的绝对值，可以得知历史年份和当前年份中相同月份之间的用电偏移量，从而可以通过该用电偏移量对当前月份的用电数据进行异常预测，看当前月份的用电数据是否处于异常。
S115，对所述基准月份的历史用电量和所述用电偏移量求差得到最小偏移量，对所述基准月份的历史用电量和所述用电偏移量求和得到最大偏移量。
可以理解的是，同一企业的上一历史年份和当前年份中相同月份之间的用电数据之间会有关联，因此本方案会通过用电偏移量对基准月份的历史用电量进行向上和向下的偏移，从而可以通过偏移后的区间值来判断预测月份的用电数据是否处于异常。值得一提的是，该方式得到的预测数据可能不是非常精准，但是可以结合该预测数据进行大致的判断。
S116，根据所述最小偏移量和所述最大偏移量生成用电偏移区间，根据所述预测月份的当前用电量和所述用电偏移区间生成相应所述目标企业对应的待预测数据。
在得到最小偏移量和最大偏移量后，便可以依据它们生成用电偏移区间，从而可以在后续通过用电偏移区间对预测月份的当前用电量进行异常预测。
S12，对所述待预测数据进行异常用电预测，得到异常用电数据或正常用电数据，根据所述异常用电数据或正常用电数据得到相应所述目标企业对应的用电预测数据。
具体的，可以通过以下步骤对待预测数据进行异常用电预测，得到异常用电数据或正常用电数据：
S121，若所述预测月份的当前用电量不在所述用电偏移区间内，则确定相应所述待预测数据作为异常用电数据。
可以理解的是，如果预测月份的当前用电量不在用电偏移区间内，说明预测月份的用电量可能会过大或者过小，是处于异常状态的，因此可以将相应的待预测数据作为异常用电数据。
S122，若所述预测月份的当前用电量在所述用电偏移区间内，则确定相应所述待预测数据作为正常用电数据。
如果预测月份的当前用电量在用电偏移区间内，说明预测月份的用电量是正常的，因此可以将相应的待预测数据作为正常用电数据。
S13，获取所述异常用电数据对应的目标企业作为稽查企业，基于所述稽查企业生成所述目标区域对应的区域数据，所述区域数据包括区域地图，所述区域地图中包括多个所述稽查企业。
可以理解的是，对于异常用电数据的目标企业来讲，需要对其进行用电数据的稽查才能对其做出相应的处理，因此可以将异常用电数据对应的目标企业作为稽查企业。
在实际应用中，在生成区域数据时，可以先获取与目标区域对应的地图，然后再将各个稽查企业显示在该地图中，得到目标区域对应的区域数据。
通过上述方式，可以通过历史用电数据和当前用电数据自动筛选出用电数据出现异常的稽查企业，能够提高数据筛选时的效率。
S2，调取一次划分策略对所述区域数据进行一次区域划分，得到多个划分数据，调取二次划分策略对多个划分数据进行筛选，得到基准数据。
在得到区域数据后，分方案会对区域数据进行二次划分，从而可以通过划分后的区域数据得到每个稽查端对应的稽查数据，通过稽查数据对稽查端提供稽查时的指引。
在上述实施例的基础上步骤S2的具体实现方式可以是：
S21，获取所述区域地图的区域中心点，统计各所述稽查端对应的总稽查端数量，根据预设总角度和所述总稽查端数量的比值得到划分角度。
在实际应用中，预设总角度可以是圆周角，例如，如果稽查端数量为6，则划分角度可以是60度。
S22，以所述区域中心点为起点，在预设方向上生成一条划分线，以所述划分线为基准，按照划分角度得到多条划分线。
其中，上述预设方向可以是工作人员预先进行设置的，相邻两条划分线之间的角度为划分角度，各个划分线都是以区域中心点为起点的。
S23，根据所述划分线对所述区域地图进行一次划分，得到多个划分数据，所述划分数据包括划分区块。
通过上述方式可以得到数量与稽查端对应的划分区块，从而可以通过划分区块在后续得到与各个稽查端对应的稽查区块，使相应的稽查端能够对相应的稽查区块进行相应的稽查。
S24，统计各所述划分区块内所述稽查企业的子企业数量，获取所述子企业数量最多的划分区块作为基准区块，根据所述基准区块得到基准数据。
可以理解的是，各个划分区块内的稽查企业的数量可能都是不一样的，如果直接将划分区块分配给各个稽查端，可能会使得各个稽查端的工作量是不一样的，因此为了平衡各个稽查端的工作量，本方案还会获取子企业数量最多的划分区块作为基准区块，通过该基准区块在后续对区域数据进行二次划分。
S3，根据所述基准数据对所述区域数据进行二次区域划分，得到各稽查端对应的稽查数据，将所述稽查数据发送给相应所述稽查端，所述稽查数据包括稽查区块和稽查策略。
具体的，可以通过步骤S31至步骤S35得到上述各个稽查端对应的稽查数据，具体如下：
S31，统计各所述子企业数量得到总企业数量，根据所述总企业数量和所述总稽查端数量的比值得到平均企业数量。
可以理解的是，之所以得到平均企业数量，是为了可以让各个稽查端稽查的企业数量都是一样的，从而可以平衡各个稽查端的工作量。
S32，删除所述区域地图中除所述基准区块以外的其他划分区块，得到待划分地图。
在依据基准区块对区域地图进行二次划分时，可以将除基准区块之外的其他划分区块进行删除，从而可以对区域地图进行重新划分。
S33，根据二次划分方向对所述基准区块的两条划分线进行移动，并实时统计所述基准区块内的稽查企业的第一实时数量，当所述第一实时数量等于所述平均企业数量时停止所述划分线的移动，所述二次划分方向包括向内拓展方向。
可以理解的是，基准区块内稽查企业的第一实时数量是大于等于平均企业数量的，因此在对基准区块进行更新时，可以对基准区块的两条划分线向内进行拓展，从而可以缩小基准区块的范围，减少基准区块内稽查企业的数量，直至第一实时数量等于平均企业数量停止对划分线的移动。
S34，根据移动后的所述基准区块对所述待划分地图进行二次区域划分，得到稽查地图，根据所述稽查地图得到各所述稽查端对应的稽查区块。
在上述实施例的基础上步骤S34的具体实现方式可以是：
S341，确定移动后的基准区块为稽查区块，根据所述总稽查端数量和所述稽查区块数量的差值得到剩余稽查区块数量。
例如，如果总稽查端数量为6，稽查区块数量为1，则剩余稽查区块数量为5。
S342，若所述剩余稽查区块数量大于2，则以所述稽查区块为基准，将所述稽查区块的两条划分线分别向外进行拓展。
可以理解的是，如果剩余稽查区块数量大于2，说明至少还有3个稽查区块是需要进行划分的，因此在划分时可以将第一个稽查区块的两条划分线同时向外进行拓展，从而可以提高区块划分时的效率。
S343，若所述剩余稽查区块数量等于2，则以所述稽查区块为基准，任意选取所述稽查区块的一条划分线向外进行拓展。
如果剩余稽查区块数量等于2，说明还剩两个稽查区块进行划分，因此在划分时可以随机选取一条划分线向外进行拓展。
S344，实时统计所述划分线遍历经过的区域内的稽查企业的第二实时数量，当所述第二实时数量等于所述平均企业数量时停止对所述划分线的拓展，并获取所述划分线遍历经过的区域作为下一个稽查区块。
同样的，在获取下一个稽查区块时，为了可以平衡各个稽查端的稽查量，可以在第二实时数量等于平均企业数量时停止对划分线的拓展，并获取划分线遍历经过的区域作为下一个稽查区块。
S345，继续统计剩余稽查区块数量，若所述剩余稽查区块数量大于等于2，则重复上述步骤对相应的划分线继续向外进行拓展，直至所述剩余稽查区块数量小于2时停止对所述稽查区块的获取。
在一些实施例中，在确定相应的划分线时，可以确定新的稽查区块中远离上一个稽查区块的边作为下一个划分线继续向外进行拓展。
S346，根据多个所述稽查区块对所述待划分地图进行二次区域划分，得到稽查地图。
通过上述方式得到的稽查区块内的稽查企业的数量都是一样的，可以平衡各个稽查端的稽查量。
S347，获取所述稽查地图中各所述稽查区块对应的稽查端标识，根据所述稽查端标识得到各所述稽查端对应的稽查区块。
在得到稽查地图后，本方案还会通过稽查端标识对稽查地图中的各个稽查区块进行分配，从而可以得到各个稽查端对应的稽查区块。
在一些实施例中，可以通过以下步骤得到各个稽查端对应的稽查区块：
S3471，接收管理端对所述稽查地图中各所述稽查区块输入的标识位置点，确定各所述标识位置点对应的稽查端标识。
在实际应用中，管理端在各个稽查区块输入标识位置点时，可以将标识位置点与相应的稽查端标识相对应。例如，可以为各个标识位置点配置第一标签，为各个稽查端标识配置第二标签，然后将第一标签和第二标签相同的标识位置点与稽查端标识相对应。
S3472，基于所述标识位置点对所述稽查端标识进行定位，将所述稽查端标识填充至所述稽查地图中，各所述稽查端标识预设有相应的稽查端。
在填充稽查端标识时，可以获取稽查端标识的中心点，然后基于标识位置点对中心点进行定位，将稽查端标识填充至稽查地图中。
S3473，基于所述稽查端标识和所述划分线对所述稽查地图进行拆分，得到各所述稽查端对应的稽查区块。
通过上述方式，可以为各个稽查端匹配与其对应的稽查区块，使得各个稽查端可以对稽查区块内的多个稽查企业进行相应的稽查。
S35，根据各所述稽查企业对应的稽查位置点生成各所述稽查区块对应的稽查策略，根据所述稽查区块和所述稽查策略生成各所述稽查端对应的稽查数据。
可以理解的是，稽查区块内可能会存在多个稽查企业，如果盲目地对各个稽查企业进行数据稽查，可能会浪费较多的稽查时间，因此在得到各个稽查端对应的稽查区块后，本方案还会依据各个稽查企业对应的稽查位置点生成各个稽查区块对应的稽查策略，通过稽查区块和稽查策略生成各个稽查端对应的稽查数据，从而可以通过稽查数据对稽查端进行相应的稽查引导，提高稽查端稽查时的效率。
在上述实施例的基础上步骤S35的具体实现方式可以是：
S351，获取各所述稽查区块内各所述稽查企业对应的稽查位置点，统计各所述稽查位置点与其他各所述稽查位置点之间的稽查距离，确定稽查距离最远的两个稽查位置点作为相应稽查区块的起始位置点和终止位置点。
在实际应用中，稽查位置点可以是稽查企业的GIS信息，可以理解的是，确定稽查距离最远的两个稽查位置点作为相应稽查区块的起始位置点和终止位置点，是为了可以减少路径的重复部分，以生成稽查时的较短路径，提高稽查端稽查时的效率。
S352，以所述起始位置点为起点，获取距离所述起始位置点最近的稽查位置点作为连接位置点。
可以理解的是，为了缩短稽查端在稽查各个稽查企业时的路径，在获取连接位置点时可以获取距离起始位置点最近的稽查位置点作为连接位置点。
S353，以所述连接位置点为起点，获取距离所述连接位置点最近的稽查位置点作为下一个连接位置点。
同样的，上述获取下一个连接位置点的方式同获取连接位置点的方式相同，本方案在此不做赘述。
S354，重复上述步骤，直至下一个连接位置点为终止位置点时停止对连接位置点的获取。
S355，依次对所述起始位置点、连接位置点和终止位置点进行连接，得到相应所述稽查区块对应的稽查路径，所述稽查策略包括所述稽查路径。
通过上述方式，可以使得到的稽查路径可以是最短的，从而可以提高稽查端在稽查各个稽查企业时的效率。
S356，根据所述稽查区块和所述稽查策略生成各所述稽查端对应的稽查数据。
通过上述方式得到的稽查数据可以为各个稽查端提供相应的稽查引导，提高稽查时的效率。
S4，接收各所述稽查端基于所述稽查数据上传的查验数据，根据所述查验数据对所述稽查区块进行更新，得到查验区块，对所述查验区块进行组合得到汇总区块发送给管理端。
可以理解的是，各个稽查端基于稽查数据上传的查验数据都是单独的，因此为了使管理端能够对各个稽查端的查验数据进行统一查看，本方案还会对依据查验数据更新得到的查验区块进行组合得到汇总区块发送给管理端，使得管理端能够通过汇总区块对各个稽查端的查验数据进行直观的查看。
在一些实施例中，步骤S4可以通过步骤S41至步骤S43实现，具体如下：
S41，接收各所述稽查端基于所述稽查路径对相应所述稽查企业上传的查验数据，所述查验数据包括用电图像和各所述用电图像对应预设的企业图像。
在实际应用中，稽查端可以对稽查企业的用电数据进行拍摄得到用电图像，可以理解的是，为了将各个用电图像和相应的稽查企业相对应，可以为各个稽查企业预先设置与其对应的企业图像，然后再将用电图像与相应的企业图像相对应，得到相应稽查企业对应的查验数据。
S42，调取数据展示槽，所述数据展示槽包括企业槽和用电槽，将所述企业图像填充至所述企业槽，将所述用电图像填充至所述用电槽，得到相应所述稽查企业对应的展示数据。
在一些实施例中，在将图像填充至相应的展示槽时，可以基于相应展示槽的中心点对相应图像的中心点进行定位，将相应的图像填充至相应的展示槽内，展示槽是指上述提到的企业槽和用电槽。
S43，将所述展示数据与所述稽查区块中相应的稽查企业进行关联，得到查验区块，对所述查验区块进行组合得到汇总区块发送给管理端。
在实际应用中，可以将展示数据与稽查区块中相应稽查企业对应的稽查位置点进行关联，当管理端点击相应稽查位置点时，可以调取相应稽查位置点对应的展示数据展示给管理端进行查看。
通过上述方式，可以使管理端能够对各个稽查端的查验数据进行统一查看。
参见图2，是本发明实施例提供的一种基于用电数据的企业用电预测数据处理系统的结构示意图，该基于用电数据的企业用电预测数据处理系统包括：
区域模块，用于根据目标区域内各目标企业的用电预测数据确定多个稽查企业，基于所述稽查企业生成所述目标区域对应的区域数据；
划分模块，用于调取一次划分策略对所述区域数据进行一次区域划分，得到多个划分数据，调取二次划分策略对多个划分数据进行筛选，得到基准数据；
稽查模块，用于根据所述基准数据对所述区域数据进行二次区域划分，得到各稽查端对应的稽查数据，将所述稽查数据发送给相应所述稽查端，所述稽查数据包括稽查区块和稽查策略；
查验模块，用于，接收各所述稽查端基于所述稽查数据上传的查验数据，根据所述查验数据对所述稽查区块进行更新，得到查验区块，对所述查验区块进行组合得到汇总区块发送给管理端。
本发明还提供一种电子设备，该电子设备包括：处理器、存储器和计算机程序；其中，存储器，用于存储所述计算机程序，该存储器还可以是闪存（flash）。所述计算机程序例如是实现上述方法的应用程序、功能模块等。
处理器，用于执行所述存储器存储的计算机程序，以实现上述方法中设备执行的各个步骤。具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。
可选地，存储器既可以是独立的，也可以跟处理器集成在一起。
当所述存储器是独立于处理器之外的器件时，所述设备还可以包括：
总线，用于连接所述存储器和处理器。
本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现上述的各种实施方式提供的方法。
其中，可读存储介质可以是计算机存储介质，也可以是通信介质。通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。计算机存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。例如，可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuits，简称：ASIC)中。另外，该ASIC可以位于用户设备中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。可读存储介质可以是只读存储器（ROM）、随机存取存储器（RAM）、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本发明还提供一种程序产品，该程序产品包括执行指令，该执行指令存储在可读存储介质中。设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该执行指令，至少一个处理器执行该执行指令使得设备实施上述的各种实施方式提供的方法。
在上述设备的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元（英文：CentralProcessing Unit，简称：CPU），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（英文：DigitalSignal Processor，简称：DSP）、专用集成电路（英文：Application Specific IntegratedCircuit，简称：ASIC）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。结合本发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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，或者对其中部分或者全部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范围。
Claims (4)
1.基于用电数据的企业用电预测数据处理方法，其特征在于，包括：
根据目标区域内各目标企业的用电预测数据确定多个稽查企业，基于所述稽查企业生成所述目标区域对应的区域数据；
调取一次划分策略对所述区域数据进行一次区域划分，得到多个划分数据，调取二次划分策略对多个划分数据进行筛选，得到基准数据；
根据所述基准数据对所述区域数据进行二次区域划分，得到各稽查端对应的稽查数据，将所述稽查数据发送给相应所述稽查端，所述稽查数据包括稽查区块和稽查策略；
接收各所述稽查端基于所述稽查数据上传的查验数据，根据所述查验数据对所述稽查区块进行更新，得到查验区块，对所述查验区块进行组合得到汇总区块发送给管理端；
根据目标区域内各目标企业的用电预测数据确定多个稽查企业，基于所述稽查企业生成所述目标区域对应的区域数据，包括：
获取各所述目标企业的历史用电数据和当前用电数据，根据所述历史用电数据和所述当前用电数据生成各所述目标企业对应的待预测数据；
对所述待预测数据进行异常用电预测，得到异常用电数据或正常用电数据，根据所述异常用电数据或正常用电数据得到相应所述目标企业对应的用电预测数据；
获取所述异常用电数据对应的目标企业作为稽查企业，基于所述稽查企业生成所述目标区域对应的区域数据，所述区域数据包括区域地图，所述区域地图中包括多个所述稽查企业；
调取一次划分策略对所述区域数据进行一次区域划分，得到多个划分数据，调取二次划分策略对多个划分数据进行筛选，得到基准数据，包括：
获取所述区域地图的区域中心点，统计各所述稽查端对应的总稽查端数量，根据预设总角度和所述总稽查端数量的比值得到划分角度；
以所述区域中心点为起点，在预设方向上生成一条划分线，以所述划分线为基准，按照划分角度得到多条划分线；
根据所述划分线对所述区域地图进行一次划分，得到多个划分数据，所述划分数据包括划分区块；
统计各所述划分区块内所述稽查企业的子企业数量，获取所述子企业数量最多的划分区块作为基准区块，根据所述基准区块得到基准数据；
获取各所述目标企业的历史用电数据和当前用电数据，根据所述历史用电数据和所述当前用电数据生成各所述目标企业对应的待预测数据，包括：
根据所述历史用电数据得到上一历史年份对应的多个历史月份和各所述历史月份对应的历史用电量，根据所述当前用电数据得到当前年份对应的多个当前月份和各所述当前月份对应的当前用电量；
确定最后一个当前月份为预测月份，以及与所述预测月份对应的历史月份为基准月份，统计除所述基准月份之前的其他的历史月份的历史用电量，得到历史用电总量；
统计除所述预测月份之前的其他当前月份的当前用电量，得到当前用电总量；
根据所述历史用电总量和所述当前用电总量的差值的绝对值得到用电偏移量；
对所述基准月份的历史用电量和所述用电偏移量求差得到最小偏移量，对所述基准月份的历史用电量和所述用电偏移量求和得到最大偏移量；
根据所述最小偏移量和所述最大偏移量生成用电偏移区间，根据所述预测月份的当前用电量和所述用电偏移区间生成相应所述目标企业对应的待预测数据；
对所述待预测数据进行异常用电预测，得到异常用电数据或正常用电数据，包括：
若所述预测月份的当前用电量不在所述用电偏移区间内，则确定相应所述待预测数据作为异常用电数据；
若所述预测月份的当前用电量在所述用电偏移区间内，则确定相应所述待预测数据作为正常用电数据；
根据所述基准数据对所述区域数据进行二次区域划分，得到各稽查端对应的稽查数据，包括：
统计各所述子企业数量得到总企业数量，根据所述总企业数量和所述总稽查端数量的比值得到平均企业数量；
删除所述区域地图中除所述基准区块以外的其他划分区块，得到待划分地图；
根据二次划分方向对所述基准区块的两条划分线进行移动，并实时统计所述基准区块内的稽查企业的第一实时数量，当所述第一实时数量等于所述平均企业数量时停止所述划分线的移动，所述二次划分方向包括向内拓展方向；
根据移动后的所述基准区块对所述待划分地图进行二次区域划分，得到稽查地图，根据所述稽查地图得到各所述稽查端对应的稽查区块；
根据各所述稽查企业对应的稽查位置点生成各所述稽查区块对应的稽查策略，根据所述稽查区块和所述稽查策略生成各所述稽查端对应的稽查数据；
根据移动后的所述基准区块对所述待划分地图进行二次区域划分，得到稽查地图，根据所述稽查地图得到各所述稽查端对应的稽查区块，包括：
确定移动后的基准区块为稽查区块，根据所述总稽查端数量和所述稽查区块数量的差值得到剩余稽查区块数量；
若所述剩余稽查区块数量大于2，则以所述稽查区块为基准，将所述稽查区块的两条划分线分别向外进行拓展；
若所述剩余稽查区块数量等于2，则以所述稽查区块为基准，任意选取所述稽查区块的一条划分线向外进行拓展；
实时统计所述划分线遍历经过的区域内的稽查企业的第二实时数量，当所述第二实时数量等于所述平均企业数量时停止对所述划分线的拓展，并获取所述划分线遍历经过的区域作为下一个稽查区块；
继续统计剩余稽查区块数量，若所述剩余稽查区块数量大于等于2，则重复上述步骤对相应的划分线继续向外进行拓展，直至所述剩余稽查区块数量小于2时停止对所述稽查区块的获取；
根据多个所述稽查区块对所述待划分地图进行二次区域划分，得到稽查地图；
获取所述稽查地图中各所述稽查区块对应的稽查端标识，根据所述稽查端标识得到各所述稽查端对应的稽查区块；
获取所述稽查地图中各所述稽查区块对应的稽查端标识，根据所述稽查端标识得到各所述稽查端对应的稽查区块，包括：
接收管理端对所述稽查地图中各所述稽查区块输入的标识位置点，确定各所述标识位置点对应的稽查端标识；
基于所述标识位置点对所述稽查端标识进行定位，将所述稽查端标识填充至所述稽查地图中，各所述稽查端标识预设有相应的稽查端；
基于所述稽查端标识和所述划分线对所述稽查地图进行拆分，得到各所述稽查端对应的稽查区块；
根据各所述稽查企业对应的稽查位置点生成各所述稽查区块对应的稽查策略，根据所述稽查区块和所述稽查策略生成各所述稽查端对应的稽查数据，包括：
获取各所述稽查区块内各所述稽查企业对应的稽查位置点，统计各所述稽查位置点与其他各所述稽查位置点之间的稽查距离，确定稽查距离最远的两个稽查位置点作为相应稽查区块的起始位置点和终止位置点；
以所述起始位置点为起点，获取距离所述起始位置点最近的稽查位置点作为连接位置点；
以所述连接位置点为起点，获取距离所述连接位置点最近的稽查位置点作为下一个连接位置点；
重复上述步骤，直至下一个连接位置点为终止位置点时停止对连接位置点的获取；
依次对所述起始位置点、连接位置点和终止位置点进行连接，得到相应所述稽查区块对应的稽查路径，所述稽查策略包括所述稽查路径；
根据所述稽查区块和所述稽查策略生成各所述稽查端对应的稽查数据；
接收各所述稽查端基于所述稽查数据上传的查验数据，根据所述查验数据对所述稽查区块进行更新，得到查验区块，对所述查验区块进行组合得到汇总区块发送给管理端，包括：
接收各所述稽查端基于所述稽查路径对相应所述稽查企业上传的查验数据，所述查验数据包括用电图像和各所述用电图像对应预设的企业图像；
调取数据展示槽，所述数据展示槽包括企业槽和用电槽，将所述企业图像填充至所述企业槽，将所述用电图像填充至所述用电槽，得到相应所述稽查企业对应的展示数据；
将所述展示数据与所述稽查区块中相应的稽查企业进行关联，得到查验区块，对所述查验区块进行组合得到汇总区块发送给管理端。
2.基于用电数据的企业用电预测数据处理系统，其特征在于，包括：
区域模块，用于根据目标区域内各目标企业的用电预测数据确定多个稽查企业，基于所述稽查企业生成所述目标区域对应的区域数据；
划分模块，用于调取一次划分策略对所述区域数据进行一次区域划分，得到多个划分数据，调取二次划分策略对多个划分数据进行筛选，得到基准数据；
稽查模块，用于根据所述基准数据对所述区域数据进行二次区域划分，得到各稽查端对应的稽查数据，将所述稽查数据发送给相应所述稽查端，所述稽查数据包括稽查区块和稽查策略；
查验模块，用于，接收各所述稽查端基于所述稽查数据上传的查验数据，根据所述查验数据对所述稽查区块进行更新，得到查验区块，对所述查验区块进行组合得到汇总区块发送给管理端；
根据目标区域内各目标企业的用电预测数据确定多个稽查企业，基于所述稽查企业生成所述目标区域对应的区域数据，包括：
获取各所述目标企业的历史用电数据和当前用电数据，根据所述历史用电数据和所述当前用电数据生成各所述目标企业对应的待预测数据；
对所述待预测数据进行异常用电预测，得到异常用电数据或正常用电数据，根据所述异常用电数据或正常用电数据得到相应所述目标企业对应的用电预测数据；
获取所述异常用电数据对应的目标企业作为稽查企业，基于所述稽查企业生成所述目标区域对应的区域数据，所述区域数据包括区域地图，所述区域地图中包括多个所述稽查企业；
调取一次划分策略对所述区域数据进行一次区域划分，得到多个划分数据，调取二次划分策略对多个划分数据进行筛选，得到基准数据，包括：
获取所述区域地图的区域中心点，统计各所述稽查端对应的总稽查端数量，根据预设总角度和所述总稽查端数量的比值得到划分角度；
以所述区域中心点为起点，在预设方向上生成一条划分线，以所述划分线为基准，按照划分角度得到多条划分线；
根据所述划分线对所述区域地图进行一次划分，得到多个划分数据，所述划分数据包括划分区块；
统计各所述划分区块内所述稽查企业的子企业数量，获取所述子企业数量最多的划分区块作为基准区块，根据所述基准区块得到基准数据；
获取各所述目标企业的历史用电数据和当前用电数据，根据所述历史用电数据和所述当前用电数据生成各所述目标企业对应的待预测数据，包括：
根据所述历史用电数据得到上一历史年份对应的多个历史月份和各所述历史月份对应的历史用电量，根据所述当前用电数据得到当前年份对应的多个当前月份和各所述当前月份对应的当前用电量；
确定最后一个当前月份为预测月份，以及与所述预测月份对应的历史月份为基准月份，统计除所述基准月份之前的其他的历史月份的历史用电量，得到历史用电总量；
统计除所述预测月份之前的其他当前月份的当前用电量，得到当前用电总量；
根据所述历史用电总量和所述当前用电总量的差值的绝对值得到用电偏移量；
对所述基准月份的历史用电量和所述用电偏移量求差得到最小偏移量，对所述基准月份的历史用电量和所述用电偏移量求和得到最大偏移量；
根据所述最小偏移量和所述最大偏移量生成用电偏移区间，根据所述预测月份的当前用电量和所述用电偏移区间生成相应所述目标企业对应的待预测数据；
对所述待预测数据进行异常用电预测，得到异常用电数据或正常用电数据，包括：
若所述预测月份的当前用电量不在所述用电偏移区间内，则确定相应所述待预测数据作为异常用电数据；
若所述预测月份的当前用电量在所述用电偏移区间内，则确定相应所述待预测数据作为正常用电数据；
根据所述基准数据对所述区域数据进行二次区域划分，得到各稽查端对应的稽查数据，包括：
统计各所述子企业数量得到总企业数量，根据所述总企业数量和所述总稽查端数量的比值得到平均企业数量；
删除所述区域地图中除所述基准区块以外的其他划分区块，得到待划分地图；
根据二次划分方向对所述基准区块的两条划分线进行移动，并实时统计所述基准区块内的稽查企业的第一实时数量，当所述第一实时数量等于所述平均企业数量时停止所述划分线的移动，所述二次划分方向包括向内拓展方向；
根据移动后的所述基准区块对所述待划分地图进行二次区域划分，得到稽查地图，根据所述稽查地图得到各所述稽查端对应的稽查区块；
根据各所述稽查企业对应的稽查位置点生成各所述稽查区块对应的稽查策略，根据所述稽查区块和所述稽查策略生成各所述稽查端对应的稽查数据；
根据移动后的所述基准区块对所述待划分地图进行二次区域划分，得到稽查地图，根据所述稽查地图得到各所述稽查端对应的稽查区块，包括：
确定移动后的基准区块为稽查区块，根据所述总稽查端数量和所述稽查区块数量的差值得到剩余稽查区块数量；
若所述剩余稽查区块数量大于2，则以所述稽查区块为基准，将所述稽查区块的两条划分线分别向外进行拓展；
若所述剩余稽查区块数量等于2，则以所述稽查区块为基准，任意选取所述稽查区块的一条划分线向外进行拓展；
实时统计所述划分线遍历经过的区域内的稽查企业的第二实时数量，当所述第二实时数量等于所述平均企业数量时停止对所述划分线的拓展，并获取所述划分线遍历经过的区域作为下一个稽查区块；
继续统计剩余稽查区块数量，若所述剩余稽查区块数量大于等于2，则重复上述步骤对相应的划分线继续向外进行拓展，直至所述剩余稽查区块数量小于2时停止对所述稽查区块的获取；
根据多个所述稽查区块对所述待划分地图进行二次区域划分，得到稽查地图；
获取所述稽查地图中各所述稽查区块对应的稽查端标识，根据所述稽查端标识得到各所述稽查端对应的稽查区块；
获取所述稽查地图中各所述稽查区块对应的稽查端标识，根据所述稽查端标识得到各所述稽查端对应的稽查区块，包括：
接收管理端对所述稽查地图中各所述稽查区块输入的标识位置点，确定各所述标识位置点对应的稽查端标识；
基于所述标识位置点对所述稽查端标识进行定位，将所述稽查端标识填充至所述稽查地图中，各所述稽查端标识预设有相应的稽查端；
基于所述稽查端标识和所述划分线对所述稽查地图进行拆分，得到各所述稽查端对应的稽查区块；
根据各所述稽查企业对应的稽查位置点生成各所述稽查区块对应的稽查策略，根据所述稽查区块和所述稽查策略生成各所述稽查端对应的稽查数据，包括：
获取各所述稽查区块内各所述稽查企业对应的稽查位置点，统计各所述稽查位置点与其他各所述稽查位置点之间的稽查距离，确定稽查距离最远的两个稽查位置点作为相应稽查区块的起始位置点和终止位置点；
以所述起始位置点为起点，获取距离所述起始位置点最近的稽查位置点作为连接位置点；
以所述连接位置点为起点，获取距离所述连接位置点最近的稽查位置点作为下一个连接位置点；
重复上述步骤，直至下一个连接位置点为终止位置点时停止对连接位置点的获取；
依次对所述起始位置点、连接位置点和终止位置点进行连接，得到相应所述稽查区块对应的稽查路径，所述稽查策略包括所述稽查路径；
根据所述稽查区块和所述稽查策略生成各所述稽查端对应的稽查数据；
接收各所述稽查端基于所述稽查数据上传的查验数据，根据所述查验数据对所述稽查区块进行更新，得到查验区块，对所述查验区块进行组合得到汇总区块发送给管理端，包括：
接收各所述稽查端基于所述稽查路径对相应所述稽查企业上传的查验数据，所述查验数据包括用电图像和各所述用电图像对应预设的企业图像；
调取数据展示槽，所述数据展示槽包括企业槽和用电槽，将所述企业图像填充至所述企业槽，将所述用电图像填充至所述用电槽，得到相应所述稽查企业对应的展示数据；
将所述展示数据与所述稽查区块中相应的稽查企业进行关联，得到查验区块，对所述查验区块进行组合得到汇总区块发送给管理端。
3.电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器以及计算机程序，所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器运行所述计算机程序执行权利要求1所述的方法。
4.可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现权利要求1所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311557258.7A CN117273811B (zh) | 2023-11-21 | 2023-11-21 | 基于用电数据的企业用电预测数据处理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311557258.7A CN117273811B (zh) | 2023-11-21 | 2023-11-21 | 基于用电数据的企业用电预测数据处理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
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