CN105719086A - 用户用电行为分析方法 - Google Patents
用户用电行为分析方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105719086A CN105719086A CN201610044680.6A CN201610044680A CN105719086A CN 105719086 A CN105719086 A CN 105719086A CN 201610044680 A CN201610044680 A CN 201610044680A CN 105719086 A CN105719086 A CN 105719086A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- abnormal
- user
- electricity consumption
- power utilization
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000005611 electricity Effects 0.000 title claims abstract description 144
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 134
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims abstract description 77
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 50
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 32
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 19
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 15
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 claims description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 6
- 230000008030 elimination Effects 0.000 claims description 2
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 claims description 2
- 238000011065 in-situ storage Methods 0.000 claims 1
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 claims 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 abstract description 10
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 20
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 4
- 238000012552 review Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 2
- 238000013475 authorization Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 230000005612 types of electricity Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供了一种用户用电行为分析方法，所述方法包括：从用电信息采集系统获取用户的档案数据、用电信用数据及在一设定时间范围内的用户用电异常数据；根据所述用户用电异常数据中的各类异常从所述用电信息采集系统获取所述各类异常的历史用电异常数据；根据所述档案数据从所述用电信息采集系统获取在所述设定时间内相似用户的用电异常数据；根据所述用户用电异常数据、所述用电信用数据、所述历史用电异常数据及所述相似用户的用电异常数据生成所述用户用电异常数据中各类异常的故障发生的可能原因及故障处理建议。本发明通过围绕用户的档案数据关联查询多种相关数据能够获得故障发生的可能原因及故障处理建议，便于为运维人员提供合理建议。
Description
技术领域
本发明涉及电力技术领域，尤其涉及一种用户用电行为分析方法。
背景技术
随着采集建设的深入和采集系统功能的深化应用，公司对于采集系统运行可靠性和数据采集质量有了更高的要求；如何确保现场海量计量装置和采集终端设备的正常运行，是公司采集系统运维管理亟待解决的问题。
目前用电信息采集系统主站具备终端异常事件的展示和异常判断功能，但是很难从大量的异常信息中有效的提取所需的监控信息。后继开发的计量异常在线监测子系统中对各类异常信息进行了分类，但也主要以查询方式为主。
用电信息采集系统程序能够采集和展示用户的各类用电异常信息，其存储了用户的档案信息，但是各种信息只能分散查询。
发明内容
本发明提供一种用户用电行为分析方法，以解决现有技术中的一项或多项缺失。
本发明提供一种用户用电行为分析方法，所述方法包括：从用电信息采集系统获取用户的档案数据、用电信用数据及在一设定时间范围内的用户用电异常数据；根据所述用户用电异常数据中的各类异常，从所述用电信息采集系统获取所述各类异常的历史用电异常数据；根据所述档案数据，从所述用电信息采集系统获取在所述设定时间内相似用户的用电异常数据；根据所述用户用电异常数据、所述用电信用数据、所述历史用电异常数据及所述相似用户的用电异常数据生成所述用户用电异常数据中各类异常的故障发生的可能原因及故障处理建议。
一个实施例中，根据所述用户用电异常数据、所述用电信用数据、所述历史用电异常数据及所述相似用户的用电异常数据生成所述用户用电异常数据中各类异常的故障发生的可能原因，包括：根据所述用户用电异常数据，计算得到所述用户用电异常数据中所述各类异常的第一发生数量及其占比；根据所述历史用电异常数据，统计得到所述用户用电异常数据中所述各类异常的第一发生间隔及处理结果；根据所述相似用户的用电异常数据，统计得到所述相似用户的用电异常数据中所述各类异常的第二发生数量及其占比，以及第二发生间隔；根据所述第一发生数量及其占比、所述第一发生间隔及处理结果、所述第二发生数量及其占比、所述第二发生间隔及所述用电信用数据，生成所述故障发生的可能原因。
一个实施例中，所述相似用户与所述用户的用电线路、用电采集终端、电表制造商及电表制造批次中的一个或多个相同。
一个实施例中，根据所述第一发生数量及其占比、所述第一发生间隔及处理结果、所述第二发生数量及其占比、所述第二发生间隔及所述用电信用数据，生成所述故障发生的可能原因，包括：分别根据所述第二发生数量及其占比和所述第二发生间隔，设置一设定数量范围、一设定占比范围及一设定间隔范围；根据所述第一发生数量及其占比分别处于所述设定数量范围和所述设定占比范围内，或所述第一发生间隔处于所述设定间隔范围内，判断所述故障发生的可能原因为所述用户的用电线路的问题、所述用电采集终端的问题、所述电表制造商的问题及所述电表制造批次的问题中的一个或多个；根据所述用电信用数据中的违约用电次数大于一设定值，判断所述故障发生的可能原因为所述用户的信用。
一个实施例中，所述方法还包括：根据相同用电线路的所述相似用户的用电异常数据，判断所述故障发生的可能原因为用电线路故障。
一个实施例中，所述方法还包括：根据相同用电采集终端的所述相似用户的用电异常数据，判断所述故障发生的可能原因为用电采集终端故障。
一个实施例中，所述方法还包括：根据相同电表制造商的所述相似用户的用电异常数据，判断所述故障发生的可能原因为电表制造商的问题。
一个实施例中，所述方法还包括：根据相同电表制造批次的所述相似用户的用电异常数据，判断所述故障发生的可能原因为电表制造批次的问题。
一个实施例中，生成所述用户用电异常数据中各类异常的故障处理建议，包括：根据所述分析结果，判断是否将所述用户列入系统异常重点监测用户，是否将所述设定时间范围列入系统异常重点监测时间范围；根据所述故障发生的可能原因，生成包含现场处理操作流程的处理工单；根据所述各类异常的故障类型及所述用户的档案数据，生成包含故障处理联络人员清单及工具清单的运维工单辅助数据。
一个实施例中，在根据所述各类异常的故障类型及所述用户的档案数据，生成包含故障处理联络人员清单及工具清单的运维工单辅助数据之后，还包括：根据所述各类异常的故障类型及所述相似用户的用电异常数据，生成包括复查间隔建议和故障可能影响范围的故障排查建议。
一个实施例中，所述方法还包括：记录所述各类异常的实际处理工单。
一个实施例中，所述历史用电异常数据包括所述各类异常的发生记录及工单处理结果。
一个实施例中，所述用户档案数据包括用户信息档案数据、用电采集终端数据及电表档案数据。
一个实施例中，所述用电信用数据包括违约用电记录数据、欠费记录数据及窃电记录数据。
本发明的用户用电行为分析方法，可按照用户信用卡视图模式，统计分析历史异常诊断记录情况，支持对用户档案、用户信用情况、历史异常、历史处理工单、相似用户异常记录等信息，实现关联查询，可辅助开展故障定位操作，可向运维人员推荐故障处理建议。本发明可对用户用电行为的统计分析能力，对业务数据进行监控展示，具备指标监控、趋势分析、关联分析、工单处理以及采集设备管控功能，并能实现对用户各类信息的关联和分析，对用户行为进行预测。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1是本发明实施例的用户用电行为分析方法的流程示意图；
图2是本发明一实施例中生成用户用电异常数据中各类异常的故障发生的可能原因的方法的流程示意图；
图3是本发明一实施例中生成故障发生的可能原因的方法的流程示意图；
图4是本发明一实施例中生成用户用电异常数据中各类异常的故障处理建议的方法的流程示意图；
图5是本发明一实施例中生成用户用电异常数据中各类异常的故障处理建议的方法的流程示意图；
图6是本发明另一个实施例的用户用电行为分析方法的流程示意图。
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明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
本发明提供一种用户用电行为分析方法，该方法根据用电用户视图功能组织，围绕用电用户对象，基于“用户信用卡”的构思，将用电信息采集系统中多方面的用户用电信息巧妙地关联起来，可解决现有技术中无法对用户用电行为进行预测、建议及排查等问题。
图1是本发明实施例的用户用电行为分析方法的流程示意图。如图1所示，用户用电行为分析方法，可包括步骤：
S101：从用电信息采集系统获取用户的档案数据、用电信用数据及在一设定时间范围内的用户用电异常数据；
S102：根据所述用户用电异常数据中的各类异常，从所述用电信息采集系统获取所述各类异常的历史用电异常数据；
S103：根据所述档案数据，从所述用电信息采集系统获取在所述设定时间内相似用户的用电异常数据；
S104：根据所述用户用电异常数据、所述用电信用数据、所述历史用电异常数据及所述相似用户的用电异常数据生成所述用户用电异常数据中各类异常的故障发生的可能原因及故障处理建议。
本发明实施例中，通过用户的档案数据关联读取该用户的近期各类异常的历史用电异常数据及相似用户的用电异常数据，以此综合分析用户的信用方面原因及异常的正常性，从而可以实现对用户的用电行为进行预测，为故障处理提供合理建议。
在上述步骤S101中，该设定时间范围内的用户用电异常数据主要是指近期一段时间内的用户用电异常数据。该设定时间范围可以是一周或一个月。
在规定时间范围内，通过监测系统监控用户的各类异常发生情况，例如各类异常事件的发生数量及其占比，关联查询历史同类异常发生情况及相似客户异常发生情况，便于对异常发生的原因进行诊断分析。
在上述步骤S101中，用户的档案数据可包括用户信息档案数据、用电采集终端数据及电表档案数据。
本发明各实施例中，所述的用户主要指用电用户，例如家庭用电用户和工业用电用户。其中，该用户信息档案数据主要包括用户的基本身份信息，例如姓名、住址等信息；该用电采集终端数据可包括用电采集终端的代号等信息，同一用电采集终端可包含多个用户；电表档案数据可包括电表的制造商、制造批次等信息。用户的档案数据还可包括用电线路的信息，同一用电线路由多个用户同时使用。
通过上述用户的档案数据，集成用户基本档案信息、采集终端档案信息、电能表档案信息等数据，可以方便地了解用户的档案全貌，并可考虑以其中的信息作为查询及分析依据。
一个实施例中，上述步骤S102中，该历史用电异常数据可包括上述各类异常的发生记录及工单处理结果。
该历史用电异常数据可以是该用户在较早一段历史时间内的用电异常情况。该历史时间内的各类异常的发生记录，可以用于统计该用户的用电异常通常的发生间隔情况。通过该工单处理结果可以知道某一用电异常的历史处理情况，以此可为近期同一异常的处理方法提供合理的建议。通过查询用户历史某类异常记录发生及工单处理情况，统计发生间隔、处理情况等，分析是用户的异常是否属于偶发故障。
一个实施例中，上述步骤S101中，用电信用数据可包括违约用电记录数据、欠费记录数据及窃电记录数据。上述用电信用数据可以从用电信息采集系统或营销业务应用系统中读取得到。根据用户是否含有上述用电信用数据，可以判断用户是否存在信用问题，以此可以在一定程度上判断该次用电故障是否由用电设备造成。
一个实施例中，在上述步骤S103中，可通过该用户的用电线路/线变关系、用电采集终端、电表制造商及电表制造批次中的一个或多个信息，查询该用户的相似用户，即用电线路、用电采集终端、电表制造商及电表制造批次中一个或多个信息相同的用户。
结合线变关系等信息，分析相同线路其他用户是否存在类似故障；根据采集终端、电能表制造商及批次信息，分析安装相同设备的用户是否存在类似故障等；通过相似用户异常的分析，进一步确定故障发生的原因；可关联查询相关异常处理工单。如此一来，可以通过判断该用户的用电异常情况的是否正常，分析用电异常的可能原因。
图2是本发明一实施例中生成用户用电异常数据中各类异常的故障发生的可能原因的方法的流程示意图。如图2所示，图1所示的用户用电行为分析方法的步骤S104中，根据所述用户用电异常数据、所述用电信用数据、所述历史用电异常数据及所述相似用户的用电异常数据生成所述用户用电异常数据中各类异常的故障发生的可能原因的方法，可包括步骤：
S201：根据所述用户用电异常数据，计算得到所述用户用电异常数据中所述各类异常的第一发生数量及其占比；
S202：根据所述历史用电异常数据，统计得到所述用户用电异常数据中所述各类异常的第一发生间隔及处理结果；
S203：根据所述相似用户的用电异常数据，统计得到所述相似用户的用电异常数据中所述各类异常的第二发生数量及其占比，以及第二发生间隔；
S204：根据所述第一发生数量及其占比、所述第一发生间隔及处理结果、所述第二发生数量及其占比、所述第二发生间隔及所述用电信用数据，生成所述故障发生的可能原因。
本发明实施例中，通过统计计算故障或异常发生数量、占比以及发生间隔，对用电异常进行量化，从而可以准确预测用电异常发生的可能原因。
在上述步骤S201中，该第一发生数量可以是该各类异常的发生次数，该占比为某一异常发生数量与总异常发生数量的比值，以此可以对用户用电异常数据中各类异常的发生情况加以量化，有助于分析用户用电异常的原因。
在上述步骤S202中，通过统计该各类异常的第一发生间隔，可以知道该各类异常的发生频次，若异常的发生频次较高，可将该异常列入重点监控对象，有助于异常预警。通过获取异常的处理结果，可以了解该类异常的处理情况，有助于对异常的处理方法提出改进建议。
在上述步骤S203中，相似用户的用电异常数据中各类异常的第二发生数量可以是发生次数，该处的占比可以是某一异常发生次数与所有异常发生总次数的比值，以此可以量化相似用户的上述各类异常的发生情况，便于与上述用户的第一发生数量及其占比进行比较。
一个实施例中，上述相似用户与上述用户的用电线路、用电采集终端、电表制造商及电表制造批次中的一个或多个相同。以此分析上述用户的各类异常发生的可能原因是用电线路、用电采集终端、电表制造商及电表制造批次中的某一个或某些。
图3是本发明一实施例中生成故障发生的可能原因的方法的流程示意图。如图3所示，图2所示的生成用户用电异常数据中各类异常的故障发生的可能原因的方法的步骤S204中，根据所述第一发生数量及其占比、所述第一发生间隔及处理结果、所述第二发生数量及其占比、所述第二发生间隔及所述用电信用数据，生成所述故障发生的可能原因的方法，可包括步骤：
S301：分别根据所述第二发生数量及其占比和所述第二发生间隔，设置一设定数量范围、一设定占比范围及一设定间隔范围；
S302：根据所述第一发生数量及其占比分别处于所述设定数量范围和所述设定占比范围内，或所述第一发生间隔处于所述设定间隔范围内，判断所述故障发生的可能原因为所述用户的用电线路的问题、所述用电采集终端的问题、所述电表制造商的问题及所述电表制造批次的问题中的一个或多个；
S303：根据所述用电信用数据中的违约用电次数大于一设定值，判断所述故障发生的可能原因为所述用户的信用。
在上述步骤S301中，根据相似用户的各类异常的第二发生数量及其占比设置设定数量范围及设定占比范围，根据相似用户的各类异常的第二发生间隔设置设定间隔范围，有助于获得合理的判断范围，并通过步骤S302进而判断上述用户的异常发生数量、占比及间隔是否正常，从而分析得到故障发生的可能原因是否为用电设备等硬件问题，以便联系设备生产厂家，进行故障预警。其中，用电线路的问题可以是用电线路故障，用电采集终端的问题可以是终端设备故障，电表制造商的问题可以是管理失误，电表制造批次的问题可以是生产线造成同批次产品具有同样缺陷。
在上述步骤S303中，该设定值可根据相似用户违约次数的平均值得到，若该用户违约用电次超过一定次数，则可怀疑故障是由于用户的违约用电行为导致。
本发明实施例中，通过与相似用户的异常发生数量、占比及发生间隔进行比较，可以判断故障发生原因是否为用电设备，通过用电信用数据发生情况可以判断故障发生原因是否为用户的用电信用问题，从而针对性地分析故障原因，并预测用户的用电行为，有助于明确重点监控用户。
一个实施例中，用户的用电信用数据可以包括违约用电记录数据、欠费记录数据及窃电记录数据等。例如违约用电记录数据可为违约用电次数，欠费记录数据可包括欠费的金额及次数等信息，窃电记录数据可包括窃电次数及窃电的瓦数。其中，违约用电记录例如可以是改变用电类型，擅自搭接不同电价的用电线路等违约行为的记录。
在上述步骤S301中，可根据不同相似用户的用电异常数据，分别判断用户的故障发生的可能原因。
一个实施例中，可以根据相同用电线路的上述相似用户的用电异常数据，判断上述用户的故障发生的可能原因为用电线路故障。
一个实施例中，可以根据相同用电采集终端的上述相似用户的用电异常数据，判断上述故障发生的可能原因为用电采集终端故障。
一个实施例中，可以根据相同电表制造商的上述相似用户的用电异常数据，判断上述故障发生的可能原因为电表制造商的问题。
一个实施例中，可以根据相同电表制造批次的所述相似用户的用电异常数据，判断所述故障发生的可能原因为电表制造批次的问题。
上述各实施例中，通过每种用电设备或线路的相应数据分别判断，可以更得到更具体的故障发生原因，从而有针对性地准备故障维修工具及异常处理方案。
本发明各实施例中，根据上述步骤S104得到用户用电异常数据中各类异常的故障发生的可能原因后，可以进而给出故障处理建议。可以根据已发生的各种异常类型，确定多种故障处理的建议，然后针对分析得到的故障发生的可能原因选择一种处理方案。
在归纳异常处理方式/结果及现场故障处理流程的基础上，根据用户异常历史记录、相似用户异常发生情况等分析结果，确定异常产生可能的原因后，可按照“远程观察-现场处理-处理效果跟踪”的顺序，确定具体的故障处理建议。
图4是本发明一实施例中生成用户用电异常数据中各类异常的故障处理建议的方法的流程示意图。如图4所示，本发明各实施例中，上述步骤S104中，生成所述用户用电异常数据中各类异常的故障处理建议的方法，可包括步骤：
S401：根据所述分析结果，判断是否将所述用户列入系统异常重点监测用户，是否将所述设定时间范围列入系统异常重点监测时间范围；
S402：根据所述故障发生的可能原因，生成包含现场处理操作流程的处理工单；
S403：根据所述各类异常的故障类型及所述用户的档案数据，生成包含故障处理联络人员清单及工具清单的运维工单辅助数据。
在步骤S401中，根据异常发生情况，确定系统异常监测重点用户及监测时间范围，远程观察异常变化情形；在步骤S402中，通过异常现象确定异常发生的可能原因后，确定现场操作的具体流程，可导出至处理工单中辅助运维人员具体操作；在步骤S403中，根据异常发生类型、所属用户、设备厂商等信息，自动生成故障处理联络人员清单，包括客户、设备厂家联系人信息等，以及工具清单等信息，形成运维工单温馨贴士。
一个实施例中，图4所示的生成用户用电异常数据中各类异常的故障处理建议的方法，在上述步骤S403之后还可包括用于“处理效果跟踪”的步骤。
图5是本发明一实施例中生成用户用电异常数据中各类异常的故障处理建议的方法的流程示意图。如图5所示，生成用户用电异常数据中各类异常的故障处理建议的方法，还可包括步骤：
S404：根据所述各类异常的故障类型及所述相似用户的用电异常数据，生成包括复查间隔建议和故障可能影响范围的故障排查建议。
本发明实施例中，根据具体故障类型及相似用户异常发生情况，给出现场复查间隔建议和故障影响范围信息，可辅助开展后续故障排查工作。
图6是本发明另一个实施例的用户用电行为分析方法的流程示意图。如图6所示，图1所示的用户用电行为分析方法，在步骤S104后，还可包括进行故障消缺处理的步骤：
S105：记录所述各类异常的实际处理工单。
本发明实施例中，对用户异常处理情况进行记录，可实现故障的闭环管理，并可同时为异常故障处理建议的完善提供素材。
本发明的用户用电行为分析方法，可按照用户信用卡视图模式，统计分析历史异常诊断记录情况，支持对用户档案、用户信用情况、历史异常、历史处理工单、相似用户异常记录等信息，实现关联查询，可辅助开展故障定位操作，可向运维人员推荐故障处理建议，并可进行用户行为预测及故障预警。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (14)
1.一种用户用电行为分析方法，其特征在于，所述方法包括：
从用电信息采集系统获取用户的档案数据、用电信用数据及在一设定时间范围内的用户用电异常数据；
根据所述用户用电异常数据中的各类异常，从所述用电信息采集系统获取所述各类异常的历史用电异常数据；
根据所述档案数据，从所述用电信息采集系统获取在所述设定时间内相似用户的用电异常数据；
根据所述用户用电异常数据、所述用电信用数据、所述历史用电异常数据及所述相似用户的用电异常数据生成所述用户用电异常数据中各类异常的故障发生的可能原因及故障处理建议。
2.如权利要求1所述的用户用电行为分析方法，其特征在于，根据所述用户用电异常数据、所述用电信用数据、所述历史用电异常数据及所述相似用户的用电异常数据生成所述用户用电异常数据中各类异常的故障发生的可能原因，包括：
根据所述用户用电异常数据，计算得到所述用户用电异常数据中所述各类异常的第一发生数量及其占比；
根据所述历史用电异常数据，统计得到所述用户用电异常数据中所述各类异常的第一发生间隔及处理结果；
根据所述相似用户的用电异常数据，统计得到所述相似用户的用电异常数据中所述各类异常的第二发生数量及其占比，以及第二发生间隔；
根据所述第一发生数量及其占比、所述第一发生间隔及处理结果、所述第二发生数量及其占比、所述第二发生间隔及所述用电信用数据，生成所述故障发生的可能原因。
3.如权利要求2所述的用户用电行为分析方法，其特征在于，所述相似用户与所述用户的用电线路、用电采集终端、电表制造商及电表制造批次中的一个或多个相同。
4.如权利要求3所述的用户用电行为分析方法，其特征在于，根据所述第一发生数量及其占比、所述第一发生间隔及处理结果、所述第二发生数量及其占比、所述第二发生间隔及所述用电信用数据，生成所述故障发生的可能原因，包括：
分别根据所述第二发生数量及其占比和所述第二发生间隔，设置一设定数量范围、一设定占比范围及一设定间隔范围；
根据所述第一发生数量及其占比分别处于所述设定数量范围和所述设定占比范围内，或所述第一发生间隔处于所述设定间隔范围内，判断所述故障发生的可能原因为所述用户的用电线路的问题、所述用电采集终端的问题、所述电表制造商的问题及所述电表制造批次的问题中的一个或多个；
根据所述用电信用数据中的违约用电次数大于一设定值，判断所述故障发生的可能原因为所述用户的信用。
5.如权利要求4所述的用户用电行为分析方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据相同用电线路的所述相似用户的用电异常数据，判断所述故障发生的可能原因为用电线路故障。
6.如权利要求4所述的用户用电行为分析方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据相同用电采集终端的所述相似用户的用电异常数据，判断所述故障发生的可能原因为用电采集终端故障。
7.如权利要求4所述的用户用电行为分析方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据相同电表制造商的所述相似用户的用电异常数据，判断所述故障发生的可能原因为电表制造商的问题。
8.如权利要求4所述的用户用电行为分析方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据相同电表制造批次的所述相似用户的用电异常数据，判断所述故障发生的可能原因为电表制造批次的问题。
9.如权利要求1至8任一项所述的用户用电行为分析方法，其特征在于，生成所述用户用电异常数据中各类异常的故障处理建议，包括：
根据所述分析结果，判断是否将所述用户列入系统异常重点监测用户，是否将所述设定时间范围列入系统异常重点监测时间范围；
根据所述故障发生的可能原因，生成包含现场处理操作流程的处理工单；
根据所述各类异常的故障类型及所述用户的档案数据，生成包含故障处理联络人员清单及工具清单的运维工单辅助数据。
10.如权利要求9所述的用户用电行为分析方法，其特征在于，在根据所述各类异常的故障类型及所述用户的档案数据，生成包含故障处理联络人员清单及工具清单的运维工单辅助数据之后，还包括：
根据所述各类异常的故障类型及所述相似用户的用电异常数据，生成包括复查间隔建议和故障可能影响范围的故障排查建议。
11.如权利要求9所述的用户用电行为分析方法，其特征在于，所述方法还包括：
记录所述各类异常的实际处理工单。
12.如权利要求1所述的用户用电行为分析方法，其特征在于，所述历史用电异常数据包括所述各类异常的发生记录及工单处理结果。
13.如权利要求1所述的用户用电行为分析方法，其特征在于，所述用户档案数据包括用户信息档案数据、用电采集终端数据及电表档案数据。
14.如权利要求1所述的用户用电行为分析方法，其特征在于，所述用电信用数据包括违约用电记录数据、欠费记录数据及窃电记录数据。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610044680.6A CN105719086A (zh) | 2016-01-22 | 2016-01-22 | 用户用电行为分析方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610044680.6A CN105719086A (zh) | 2016-01-22 | 2016-01-22 | 用户用电行为分析方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN105719086A true CN105719086A (zh) | 2016-06-29 |
Family
ID=56153837
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610044680.6A Pending CN105719086A (zh) | 2016-01-22 | 2016-01-22 | 用户用电行为分析方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN105719086A (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106815709A (zh) * | 2016-12-06 | 2017-06-09 | 国网福建省电力有限公司 | 一种服务快速响应中心支撑系统及方法 |
| CN109933605A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-06-25 | 广东电网有限责任公司 | 电费差错排查方法、装置以及电子设备 |
| CN109948877A (zh) * | 2018-12-03 | 2019-06-28 | 国网浙江新昌县供电有限公司 | 一种基于异常事件组合的用电行为精准分析方法 |
| CN112465670A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-03-09 | 深圳供电局有限公司 | 用户用电异常处理方法及其系统、计算机设备、存储介质 |
| CN112685461A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-04-20 | 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于预判模型的窃电用户判断方法 |
| CN117749990A (zh) * | 2023-11-22 | 2024-03-22 | 昆山亿硕智能科技有限公司 | 一种基于边缘计算及机器视觉的抄表方法及系统 |
-
2016
- 2016-01-22 CN CN201610044680.6A patent/CN105719086A/zh active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106815709A (zh) * | 2016-12-06 | 2017-06-09 | 国网福建省电力有限公司 | 一种服务快速响应中心支撑系统及方法 |
| CN106815709B (zh) * | 2016-12-06 | 2020-08-25 | 国网福建省电力有限公司 | 一种服务快速响应中心支撑系统及方法 |
| CN109948877A (zh) * | 2018-12-03 | 2019-06-28 | 国网浙江新昌县供电有限公司 | 一种基于异常事件组合的用电行为精准分析方法 |
| CN109948877B (zh) * | 2018-12-03 | 2023-06-30 | 国网浙江新昌县供电有限公司 | 一种基于异常事件组合的用电异常精准分析方法 |
| CN109933605A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-06-25 | 广东电网有限责任公司 | 电费差错排查方法、装置以及电子设备 |
| CN112685461A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-04-20 | 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于预判模型的窃电用户判断方法 |
| CN112465670A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-03-09 | 深圳供电局有限公司 | 用户用电异常处理方法及其系统、计算机设备、存储介质 |
| CN117749990A (zh) * | 2023-11-22 | 2024-03-22 | 昆山亿硕智能科技有限公司 | 一种基于边缘计算及机器视觉的抄表方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105699760B (zh) | 电能计量设备及用电信息采集设备的运行工况分析方法 | |
| CN105719086A (zh) | 用户用电行为分析方法 | |
| US20210241544A1 (en) | Platform for analyzing health of heavy electric machine and analysis method using the same | |
| JP2020027615A (ja) | サーバハードウェア障害の分析及びリカバリ | |
| Heravizadeh et al. | Dimensions of business processes quality (QoBP) | |
| US20200092180A1 (en) | Methods and systems for microservices observability automation | |
| US20100312522A1 (en) | Method and system for identifying systemic failures and root causes of incidents | |
| CN111126759B (zh) | 一种基于异常事件故障关联度的电能表状态评估方法 | |
| CN105868391A (zh) | 一种日志记录的方法和装置 | |
| CN104731664A (zh) | 用于故障处理的方法和装置 | |
| CN114550336B (zh) | 设备巡检方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| Pandey et al. | A methodology for simultaneous optimisation of design parameters for the preventive maintenance and quality policy incorporating Taguchi loss function | |
| CN105548744A (zh) | 一种基于运检大数据的变电设备故障识别方法及其系统 | |
| Henning et al. | Goals and measures for analyzing power consumption data in manufacturing enterprises | |
| CN100412993C (zh) | 基于状态监测的核电厂智能维护系统 | |
| CN105589000A (zh) | 一种用电数据图形化管控系统 | |
| CN117932268A (zh) | 一种核电设备智能运行监测与故障诊断系统 | |
| CN110687851A (zh) | 一种终端运行监控系统及方法 | |
| CN114996101A (zh) | 一种硬盘故障定位方法、系统、装置及可读存储介质 | |
| CN118298523A (zh) | 一种基于异常情况的巡检任务生成装置、方法及设备 | |
| CN112699106A (zh) | 一种基于Apriori算法的继电保护装置多维度告警信息时序关联关系分析方法 | |
| CN115882596A (zh) | 配电网状态管理方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| WO2024040702A1 (zh) | 数控机床时间-能量效率评估与控制方法、系统及装置 | |
| Li et al. | Reliability assessment of mass-market software: insights from Windows Vista® | |
| Blumenthal et al. | Generating Green Value from Data: Applying AI–Based Analytics to Monitor and Manage Energy Usage Across Oil and Gas Operations |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20160629 |