【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于电力大数据的居民家庭电器能耗诊断分析方法，属于居民家庭电器能耗诊断。
技术介绍
1、电力消耗一直是居民家庭和社会能源管理的重要问题。随着现代生活中电器和设备的普及，居民家庭的电力消耗不断增加，这对电力供应的稳定性和环境可持续性构成了挑战。因此，准确评估和诊断家庭电器的能耗，以及采取有效的节能措施，对于实现能源可持续性和减少温室气体排放至关重要。传统的电能监测方法通常依赖于电表测量整体用电量，这种方法无法提供足够细致的电器能耗信息，也无法区分各个电器的贡献。因此，家庭电器的能耗分析往往基于估算和假设，缺乏精确性。同时，一些现有的电器监测设备需要在每个电器上安装传感器，这不仅昂贵，而且不方便。因此，需要一种能够准确分析家庭电器能耗的创新方法，同时保持成本合理。
2、电力大数据技术的发展为解决这一问题提供了机会。现在，居民家庭的电力消耗数据可以以高频率进行采集，并借助先进的负荷辨识技术，可以实现对各个电器能耗数据的采集。
3、因此，需要一种新的基于电力大数据的居民家庭电器能耗诊断分析方法以解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于电力大数据的居民家庭电器能耗诊断分析方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、一种基于电力大数据的居民家庭电器能耗诊断分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
3、步骤1：获取t时间内居民的用户日分项电器电量和总电量数据，作为训练样本；
4、步骤2：将步骤1得
5、步骤3：对各用户各温度段样本的用户日分项电器电量和用户总电量数据进行比较，生成不同温度下各类电器电量占比区域分布图，其中，x轴为该用户当日总用电量，y轴为该用户当日该类型电器用电量，根据区域内待分析电器分布的密度，设置待分析电器同一聚类的检测半径ε和半径区域中聚成一类的最少电器个数min pts，使用dbscan算法进行聚类，将聚类范围内的电器数据划分为正常数据，范围外电器数据划分为噪声数据；
6、步骤4：将步骤3中得到的各类电器的正常数据代入电器能耗水平计算模型，得到参数值a,b,c和d，从而得到各类电器的电器能耗水平计算模型：
7、y＝ax3+bx2+cx+d
8、式中，x为该类型电器用电量，y为小于等于该用电量范围下用户占总用户数比例；
9、步骤5：根据步骤4得到的电器能耗水平计算模型，计算待测电器用电量范围用户占比，设定能耗过高电器用户百分比阈值m，如果高于阈值m，则该用户该类型电器为能耗过高。
10、更进一步的，步骤1中t时间为1年。
11、更进一步的，步骤1中选择空调类、电热类、热水器类、厨房类、冰箱类和洗衣机类电器的数据作为训练样本。
12、更进一步的，步骤2中将步骤1得到的用户日分项电器电量和总电量数据按照当日最高温度小于0℃、0～15℃、15～35℃和大于35℃进行划分。
13、更进一步的，步骤3中检测半径ε＝0.5，minpts＝6。
14、更进一步的，步骤5中阈值m为0.9。
15、更进一步的，步骤1中通过负荷辨识方法获取居民用户日分项电器电量及总电量数据。基于负荷辨识方法可以很方便的获得大量居民用户日分项电器电量及总电量数据。其中，负荷辨识方法为现有技术中已有技术。
16、有益效果：本专利技术的基于电力大数据的居民家庭电器能耗诊断分析方法通过获取居民的用户分项电器电量及总电量数据，结合当日的温度信息，形成训练样本集，并基于dbscan算法对样本集进行聚类，过滤样本中的噪声数据，根据聚类结果，通过数据拟合的方式得到电器能耗水平计算模型，有效的进行居民家庭电器能耗水平的评估与诊断。
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1.一种基于电力大数据的居民家庭电器能耗诊断分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1中基于电力大数据的居民家庭电器能耗诊断分析方法，其特征在于，步骤1中T时间为1年。
3.如权利要求1中基于电力大数据的居民家庭电器能耗诊断分析方法，其特征在于，步骤1中选择空调类、电热类、热水器类、厨房类、冰箱类和洗衣机类电器的数据作为训练样本。
4.如权利要求1中基于电力大数据的居民家庭电器能耗诊断分析方法，其特征在于，步骤2中将步骤1得到的用户日分项电器电量和总电量数据按照当日最高温度小于0℃、0～15℃、15～35℃和大于35℃进行划分。
5.如权利要求1中基于电力大数据的居民家庭电器能耗诊断分析方法，其特征在于，步骤3中检测半径ε＝0.5，MinPts＝6。
6.如权利要求1中基于电力大数据的居民家庭电器能耗诊断分析方法，其特征在于，步骤5中阈值M为0.9。
7.如权利要求1中基于电力大数据的居民家庭电器能耗诊断分析方法，其特征在于，步骤1中通过负荷辨识方法获取居民用户日分项电器电量及总电量数据。
【技术特征摘要】
1.一种基于电力大数据的居民家庭电器能耗诊断分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1中基于电力大数据的居民家庭电器能耗诊断分析方法，其特征在于，步骤1中t时间为1年。
3.如权利要求1中基于电力大数据的居民家庭电器能耗诊断分析方法，其特征在于，步骤1中选择空调类、电热类、热水器类、厨房类、冰箱类和洗衣机类电器的数据作为训练样本。
4.如权利要求1中基于电力大数据的居民家庭电器能耗诊断分析方法，其特征在于，步骤2中将步骤1得到的用户日分项电器...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦伟，李磊，裴峰，张磊，王玉宁，邓士伟，王永生，
申请(专利权)人：江苏智臻能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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