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申请/专利权人：山东中电仪表有限公司;泰安市万力仪表仪器有限公司

摘要：本发明公开了一种多功能电能表的用户电耗数据智能分析方法及系统，属于数据处理技术领域，该方法包括：依据预先设置的K值的取值范围得到每个K值下对应的聚类结果；通过多用户电压数据之间由的数据联系和电网负载之间的联系对数据进行聚类并在类簇中分别进行异常识别，通过不同类簇内不同用户电压数据的趋势性以及混乱度来对电网负载强度进行判断，从而通过电网负载强度对用户的电压数据进行聚类结果的评价，从而得到聚类的评价指标，避免了在使用常用的数据聚类方法进行聚类时，聚类的类别数量K难以确定，从而严重影响了聚类分析结果的问题。

主权项：1.一种多功能电能表的用户电耗数据智能分析方法，其特征在于，包括：依据预先设置的K值的取值范围得到每个K值下对应的聚类结果；针对所述聚类结果中的每个类簇获取各个用户的电压数据段，依据所述各个用户的电压数据段确定各个用户电压数据段的趋势特征；依据所述各个用户电压数据段确定单个用户的电压数据段趋势混乱度和整体用户的整体趋势混乱度；依据所述单个用户的电压数据段趋势混乱度和所述整体用户的整体趋势混乱度确定每个类簇的电网负载程度；依据所述聚类结果中每个类簇的电网负载程度计算聚类评价指标；通过最大化所述聚类评价指标确定聚类算法的最终K值，依据所述最终K值对用户电耗数据进行k-means聚类并分析；所述依据预先设置的K值的取值范围得到每个K值下对应的聚类结果进一步包括：将预先设置的K值的取值范围内的多个K值根据从小到大的顺序进行遍历，以不同K值时多功能电能表采集的每个用户的电压数据作为采样点，根据所述采样点间多个用户之间的电压平均差异进行聚类，得到每一个K值对应的聚类结果；其中，每一个K值对应的聚类结果中包括一个或多个类簇；所述针对所述聚类结果中的每个类簇获取各个用户的电压数据段，依据所述每个用户的电压数据段确定各个用户电压数据段的趋势特征进一步包括：针对所述聚类结果中的每个类簇，依据该类簇中的采样点获取各个用户的电压数据段，确定所述电压数据段的一阶差分序列；依据所述电压数据段的一阶差分序列、该类簇中的采样点个数确定所述电压数据段的平均差分值；依据所述电压数据段的平均差分值和所述电压数据段差分值的方差进行归一化处理后得到各个用户电压数据段的趋势特征；所述依据所述各个用户电压数据段确定单个用户的电压数据段趋势混乱度和整体用户的整体趋势混乱度进一步包括：依据每个用户电压数据段计算该用户电压数据段的数据方差；依据所述用户电压数据段和所述该用户电压数据段的数据方差计算得到单个用户的电压数据段趋势混乱度；所述依据所述各个用户电压数据段确定单个用户的电压数据段趋势混乱度和整体用户的整体趋势混乱度进一步包括：针对每个用户的电压数据段进行一阶差分得到每个用户电压数据段的一阶差分序列；确定该用户在每个采样点的电压趋势数据、整体电压趋势数据、该用户的电压数据段采样点个数、用户数量；依据所述一阶差分序列、每个采样点的电压趋势数据、整体电压趋势数据、该用户的电压数据段采样点个数、用户数量计算整体用户的整体趋势混乱度；所述依据所述单个用户的电压数据趋势混乱度和所述整体用户的整体趋势混乱度确定每个类簇的电网负载程度进一步包括：依据所述各个用户电压数据段的趋势特征以及用户数量确定该类簇整体的趋势特征；依据所述该类簇整体的趋势特征、用户数量、所述单个用户的电压数据趋势混乱度和所述整体用户的整体趋势混乱度应用矫正逻辑计算得到该类簇的电网负载程度；依据所述最终K值对用户电耗数据进行k-means聚类并分析具体包括：在每个类簇中对电压的差分数据通过箱线图进行异常数据识别，清除不同类簇中的异常数据点；通过插值进行补充，完成用户电耗数据的异常识别和数据清洗。

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