【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力營銷數據管理，特別是一種電力營銷數據管理方法及系統。
技術介紹
1、隨著電力工業的快速發展以及信息技術的進步，電力營銷逐漸引入了大數據、云計算、物聯網等先進技術，以實現精細化管理和服務。傳統的數據管理方式主要依賴人工處理，效率低下且容易出錯。近年來，隨著邊緣計算、機器學習等技術的應用，數據處理的速度和準確性得到了顯著提升。邊緣計算設備可以實現實時數據處理，減輕中心服務器的壓力；而機器學習算法則可以幫助識別異常數據、挖掘潛在價值，為用戶提供更加精準的服務。此外，加密技術和數據完整性驗證手段的成熟也為數據的安全傳輸提供了保障。
2、盡管上述技術在電力營銷數據管理中發揮了重要作用，但仍存在一些不足之處。首先，對于大量復雜數據的實時處理能力有限，尤其是在處理大規模數據集時，傳統的數據處理方法可能會導致延遲和錯誤。其次，異常檢測算法的準確度有待提高，因為錯誤的異常檢測可能會導致正常用電模式被誤判為異常，影響用戶體驗。再次，個性化節能建議的生成往往基于簡單的統計分析，缺乏足夠的智能化和個性化，難以滿足不同用戶的具體需求。最后，用戶反饋機制不夠健全，難以及時獲得有效的用戶反饋來改進服務。
技術實現思路
1、鑒于上述現有存在的問題，提出了本專利技術。
2、因此，本專利技術提供了一種電力營銷數據管理方法及系統解決現有技術中實時大數據處理能力不足、異常檢測精度低、個性化節能建議缺乏智能以及用戶反饋機制不健全的問題。
3、為解決上述技術問題，本專利技
4、第一方面，本專利技術實施例提供了一種電力營銷數據管理方法，其包括，實時收集用戶的用電數據，采用邊緣計算設備對收集的數據進行預處理；在邊緣計算設備上，對預處理后的數據進行分析，識別異常用電模式，根據識別結果，篩選正常的用戶用電數據；將用戶正常用電數據發送至中心服務器進行存儲，中心服務器根據用戶正常用電數據，分析用戶用電習慣；根據用戶用電習慣，開發個性化節能建議算法，為用戶推薦針對性的節能建議；收集用戶反饋，并根據用戶反饋優化個性化節能建議算法。
5、作為本專利技術所述電力營銷數據管理方法的一種優選方案，其中：所述實時收集用戶的用電數據，采用邊緣計算設備對收集的數據進行預處理，具體步驟如下，
6、在電力用戶的計量點安裝智能電表，實時收集用戶的用電數據，包括用戶的用電量、用電時間和用電頻率，同時，將收集到的用戶用電數據發送至邊緣計算設備；
7、在智能電表附近部署邊緣計算設備，對收集的用戶用電數據進行缺失值處理、標準化處理和異常值處理。
8、作為本專利技術所述電力營銷數據管理方法的一種優選方案，其中：所述在邊緣計算設備上，對預處理后的數據進行實時分析，識別異常用電模式，根據識別結果，篩選被標記為正常的用戶用電數據，具體步驟如下，
9、基于預處理后的用戶用電數據構建孤立森林模型；
10、根據實際需求設定孤立森林中樹的數量和每棵樹使用的樣本數量；
11、使用平均路徑長度和樣本數量，計算用戶用電數據異常得分，表達式為：
12、
13、其中，s(x,n)表示數據點x的異常得分，n是每棵樹使用的樣本數量，e[h(x)]是到達葉節點的平均路徑長度，h(x)是數據點從樹的根節點到達葉節點所需的邊的數量，x是預處理后的用戶用電數據，c9n)表示具有n個節點的完全二叉樹的平均路徑長度；
14、基于歷史數據分布情況，定義一個異常偏差閾值a，識別異常數據點；
15、當s(x,n)＞a時，標記當前數據點為異常用電數據；
16、當s(x,n)≤a時，標記當前數據點為正常用電數據；
17、將被標記為正常的數據點篩選出來，形成一個用戶正常用電數據集。
18、作為本專利技術所述電力營銷數據管理方法的一種優選方案，其中：所述將用戶正常用電數據發送至中心服務器進行存儲，具體步驟如下，
19、將篩選出的正常用電數據打包形成數據包p；
20、使用aes-256加密算法對數據包p進行加密處理，通過安全的tcp/ip協議將加密后的數據包從邊緣計算設備發送至中心服務器；
21、中心服務器接收來自邊緣計算設備的數據包p，對接收到的數據包p中的數據進行解密并驗證數據完整性，將解密后的數據存儲在中心服務器的數據庫中。
22、作為本專利技術所述電力營銷數據管理方法的一種優選方案，其中：所述中心服務器根據用戶正常用電數據，分析用戶用電習慣，具體步驟如下，
23、通過k-means算法，計算距離標記為正常數據點x'最近的聚類中心ci，對數據包p中的數據點進行聚類，表達式為：
24、
25、其中，c(x')表示正常數據點x'所屬于的聚類的索引號，x'是被篩選出的正常數據點，計算數據點x'和聚類中心ci之間的距離；
26、通過數據點所屬的聚類索引號c(x')，計算數據點所屬聚類的平均用電量，表達式為：
27、
28、其中，x'i表示第i個被標記為正常的數據點，表示數據點x'i的用電量，c(x')j表示第j個聚類中包含的所有數據點的集合，|c(x')j|表示第j個聚類中數據點的總數，mj表示第j個聚類的平均用電量；
29、通過對所有聚類的平均用電量mj按大小進行排序，選取中位數作為用電量標準u；
30、當mj＞u時，表示當前聚類的用戶群體用日常電量較高；
31、當mj≤u時，表示當前聚類的用戶群體日常用電量較低。
32、作為本專利技術所述電力營銷數據管理方法的一種優選方案，其中：所述根據用戶用電習慣，開發個性化節能建議算法，為用戶推薦針對性的節能建議，具體步驟如下，
33、通過統計分析方法，從數據包p中提取每個數據點x'i中提取用戶用電習慣特征，包括日均用電量、用電峰值和基線用電量；
34、計算每種用電特征在聚類中的平均值，并組合成一個用戶平均用電習慣特征向量
35、利用多元線性回歸結合用戶平均用電習慣特征向量，預測用戶節能潛力值，表達式為：
36、
37、其中，rj表示第j個聚類用戶的節能潛力值，表示第j個聚類中用戶平均用電習慣特征向量，max(m)表示所有聚類中最大平均用電量，表示第j個聚類中數據包p的最大特征值，k是聚類總數；
38、基于用戶群體的平均節能效率水平，定義一個節能潛力閾值w；
39、當rj＞w時，認為用戶的節能潛力較大，為用戶提供詳細且具體的節能建議，包括更換高效節能設備、優化用電時間和模式以及安裝智能控制系統；
40、當rj≤w時，認為用戶的節能潛力較大，鼓勵用戶維持當前節能習慣，同時，提供進一步的改進措施，包括選擇高效節能設備，合理安排用電時間和減少無效電耗。
41、作為本專利技術所述電力營銷數據管理方法的一種優選方案，其中：所述收集用戶反饋，并根據本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種電力營銷數據管理方法，其特征在于：包括，
2.如權利要求1所述的電力營銷數據管理方法，其特征在于：所述實時收集用戶的用電數據，采用邊緣計算設備對收集的數據進行預處理，具體步驟如下，
3.如權利要求2所述的電力營銷數據管理方法，其特征在于：所述在邊緣計算設備上，對預處理后的數據進行實時分析，識別異常用電模式，根據識別結果，篩選被標記為正常的用戶用電數據，具體步驟如下，
4.如權利要求3所述的電力營銷數據管理方法，其特征在于：所述將用戶正常用電數據發送至中心服務器進行存儲，具體步驟如下，
5.如權利要求4所述的電力營銷數據管理方法，其特征在于：所述中心服務器根據用戶正常用電數據，分析用戶用電習慣，具體步驟如下，
6.如權利要求5所述的電力營銷數據管理方法，其特征在于：所述根據用戶用電習慣，開發個性化節能建議算法，為用戶推薦針對性的節能建議，具體步驟如下，
7.如權利要求6所述的電力營銷數據管理方法，其特征在于：所述收集用戶反饋，并根據用戶反饋優化個性化節能建議算法，具體步驟如下，
8.一種電力
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于：所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1～7任一所述的電力營銷數據管理方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1～7任一所述的電力營銷數據管理方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種電力營銷數據管理方法，其特征在于：包括，
2.如權利要求1所述的電力營銷數據管理方法，其特征在于：所述實時收集用戶的用電數據，采用邊緣計算設備對收集的數據進行預處理，具體步驟如下，
3.如權利要求2所述的電力營銷數據管理方法，其特征在于：所述在邊緣計算設備上，對預處理后的數據進行實時分析，識別異常用電模式，根據識別結果，篩選被標記為正常的用戶用電數據，具體步驟如下，
4.如權利要求3所述的電力營銷數據管理方法，其特征在于：所述將用戶正常用電數據發送至中心服務器進行存儲，具體步驟如下，
5.如權利要求4所述的電力營銷數據管理方法，其特征在于：所述中心服務器根據用戶正常用電數據，分析用戶用電習慣，具體步驟如下，
6.如權利要求5所述的電力營銷數據管理方法，其特征在于：所述根據用戶用電習慣，開發個性化...
【專利技術屬性】
技術研發人員：馬智強，楊琦，梁飛，岳東明，劉單華，康潔瀅，劉鵬，吳亞盟，汪海燕，
申請(專利權)人：國網寧夏電力有限公司營銷服務中心國網寧夏電力有限公司計量中心，
類型：發明
國別省市：
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