【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于電量的計算，具體地說，涉及對于低壓用戶的階梯電價剩余電量的計算方法及系統。
技術介紹
1、隨著能源管理的日益精細化和環保意識的提升，階梯電價作為一種激勵用戶節能減排的定價機制，在全球范圍內得到廣泛應用。特別是在低壓用戶群體中，階梯電價根據用戶用電量的不同區間設定不同的電價，用電越多，電價越高，旨在通過經濟杠桿引導用戶合理用電，減少能源浪費。然而，要使這一機制充分發揮效用，準確計算用戶的階梯電價剩余電量，并在恰當時間給予用戶預警成為關鍵技術挑戰。
2、傳統的靜態預警系統往往面臨預警時機選擇不當的難題：預警閾值設置得過高，可能導致用戶在接近階梯電價調整時未能及時收到提醒，錯失調整用電策略的最佳時機；閾值過低，則可能因頻繁預警而引起用戶不必要的焦慮，降低用戶體驗。因此，迫切需要一種更為智能化、個性化的預警系統，既能準確預測用戶用電趨勢，又能根據用戶特性和外部環境動態調整預警策略，確保預警既及時又適度。
技術實現思路
1、為解決
技術介紹
中的問題，本專利技術采用技術方案的基本構思是：
2、一種對于低壓用戶的階梯電價剩余電量的計算方法，包括步驟：
3、通過智能電表自動采集或用戶手動上報的方式獲取目標低壓用戶的用戶信息；確定用戶本月的當前用電量；
4、根據用戶用電類型，查詢并應用相應的階梯電價策略，階梯電價策略包含不同階梯的電價和對應的用電量閾值；
5、計算目標階梯用電量，即當前用電量對應的下一個階梯電量閾值，以及對應的階
6、引入機器學習算法，根據用戶歷史用電行為、季節性用電規律、節假日因素，動態調整預警比例閾值，確保預警既及時又不過于頻繁；
7、設定閾值調整規則，當預測到用戶在第一預設時間內將進入下一個階梯電價區間時，提前逐步降低預警閾值，以提前預警用戶；
8、實時計算階梯電價剩余電量，即目標階梯用電量減去當前用電量；
9、根據當前用電時段和階梯電價，精確計算當前電費，包括分段計費細節；
10、當用電比例達到動態調整后的預警閾值時，自動生成預警信息；
11、通過短信或電子郵件或app推送或智能音箱語音通信渠道，將預警信息送達用戶。
12、進一步，引入機器學習算法，根據用戶歷史用電行為、季節性用電規律、節假日因素，動態調整預警比例閾值具體的包括：收集用戶的用電數據，數據預處理階段有清洗異常數據、填充缺失值，并將時間序列數據標準化處理，便于機器學習模型訓練；
13、基于收集到的數據，構造用于機器學習的特征集，關鍵特征包括：
14、歷史用電趨勢、季節性模式、節假日效應、用戶類別影響、時間序列特性。
15、進一步，引入機器學習算法，根據用戶歷史用電行為、季節性用電規律、節假日因素，動態調整預警比例閾值具體的包括：模型選擇與訓練：選擇xgboost模型，利用歷史數據訓練模型，目標是預測用戶在未來某段時間內的用電量，以及判斷何時接近下一個階梯電量閾值，在訓練過程中，使用交叉驗證和網格搜索技術優化模型參數，確保預測的準確性；
16、模型預測出用戶未來用電趨勢后，根據預測結果動態調整預警閾值，閾值設定為：當預測用戶在未來一周內有90％的概率達到閾值時開始發出預警。
17、進一步，目標低壓用戶的用戶信息包括用戶id、用電類型、用電時段。
18、進一步，預警信息包括剩余電量、預計升階時間、建議節電措施。
19、進一步，“第一預設時間”被設定為一個可配置參數，設定該時間為用戶預計達到下一個階梯電量閾值前的1周或2周或一個月。
20、對于低壓用戶的階梯電價剩余電量的計算系統，用于執行上述的對于低壓用戶的階梯電價剩余電量的計算方法。
21、本專利技術與現有技術相比具有以下有益效果：
22、本技術方案針對低壓用戶的階梯電價剩余電量計算方法及系統應運而生。該方案綜合運用現代信息技術、大數據分析及機器學習算法，實現對用戶用電行為的深入洞察與精準預測，進而動態調整預警閾值，通過多通道高效傳達預警信息，促使用戶在享受階梯電價優惠的同時，實現電能消費的高效管理，為推動社會節能減排、優化電網運行效率提供強有力的技術支撐。
23、智能融合數據采集：結合智能電表自動采集與用戶手動上報的雙軌制數據獲取模式，確保數據的全面性和準確性，適應不同用戶場景，減少數據收集的盲區。
24、精細階梯電價管理：構建動態更新的階梯電價策略數據庫，實現用戶用電類型與電價策略的精準匹配，確保電費計算的公正透明。
25、機器學習驅動的預警優化：引入xgboost等先進機器學習算法，根據用戶歷史用電行為、季節性規律和節假日效應，動態調整預警閾值，實現預警的個性化與智能化。
26、多維度預警策略：通過梯度預警機制和個性化閾值調整算法，提供適時、適量的預警信息，避免過度預警或預警不足，提升用戶滿意度。
27、交互式用戶界面與多通道推送：打造用戶友好的界面，直觀展示用電信息及節電建議，并通過短信、郵件、app推送等多種渠道確保預警信息的高效傳達，增強用戶互動與響應。
28、系統安全與數據保護：實施嚴格的數據加密與隱私保護措施，確保用戶數據在采集、處理、存儲及傳輸各環節的安全性。
29、技術方案的實施不僅解決了低壓用戶在階梯電價制度下面臨的信息不對稱問題，而且通過技術賦能，推動了用戶節能行為的轉變，為構建綠色、智能、高效的現代能源管理體系提供了有力的技術保障。
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1.對于低壓用戶的階梯電價剩余電量的計算方法，其特征在于，包括步驟：
2.根據權利要求1所述的對于低壓用戶的階梯電價剩余電量的計算方法，其特征在于，引入機器學習算法，根據用戶歷史用電行為、季節性用電規律、節假日因素，動態調整預警比例閾值具體的包括：收集用戶的用電數據，數據預處理階段有清洗異常數據、填充缺失值，并將時間序列數據標準化處理，便于機器學習模型訓練；
3.根據權利要求1所述的對于低壓用戶的階梯電價剩余電量的計算方法，其特征在于，引入機器學習算法，根據用戶歷史用電行為、季節性用電規律、節假日因素，動態調整預警比例閾值具體的包括：模型選擇與訓練：選擇XGBoost模型，利用歷史數據訓練模型，目標是預測用戶在未來某段時間內的用電量，以及判斷何時接近下一個階梯電量閾值，在訓練過程中，使用交叉驗證和網格搜索技術優化模型參數，確保預測的準確性；
4.根據權利要求1所述的對于低壓用戶的階梯電價剩余電量的計算方法，其特征在于，目標低壓用戶的用戶信息包括用戶ID、用電類型、用電時段。
5.根據權利要求1所述的對于低壓用戶的階梯電價剩余電量的計
6.根據權利要求1所述的對于低壓用戶的階梯電價剩余電量的計算方法，其特征在于，“第一預設時間”被設定為一個可配置參數，設定該時間為用戶預計達到下一個階梯電量閾值前的1周或2周或一個月。
7.對于低壓用戶的階梯電價剩余電量的計算系統，其特征在于，用于執行權利要求1所述的對于低壓用戶的階梯電價剩余電量的計算方法。
...【技術特征摘要】
1.對于低壓用戶的階梯電價剩余電量的計算方法，其特征在于，包括步驟：
2.根據權利要求1所述的對于低壓用戶的階梯電價剩余電量的計算方法，其特征在于，引入機器學習算法，根據用戶歷史用電行為、季節性用電規律、節假日因素，動態調整預警比例閾值具體的包括：收集用戶的用電數據，數據預處理階段有清洗異常數據、填充缺失值，并將時間序列數據標準化處理，便于機器學習模型訓練；
3.根據權利要求1所述的對于低壓用戶的階梯電價剩余電量的計算方法，其特征在于，引入機器學習算法，根據用戶歷史用電行為、季節性用電規律、節假日因素，動態調整預警比例閾值具體的包括：模型選擇與訓練：選擇xgboost模型，利用歷史數據訓練模型，目標是預測用戶在未來某段時間內的用電量，以及判斷何時接近下一個階梯電量閾值...
【專利技術屬性】
技術研發人員：吳佐平，趙巖，岳瑩，曲天福，王宏巖，王其吉，
申請(專利權)人：北京中電普華信息技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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