【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电量的计算，具体地说，涉及对于低压用户的阶梯电价剩余电量的计算方法及系统。
技术介绍
1、随着能源管理的日益精细化和环保意识的提升，阶梯电价作为一种激励用户节能减排的定价机制，在全球范围内得到广泛应用。特别是在低压用户群体中，阶梯电价根据用户用电量的不同区间设定不同的电价，用电越多，电价越高，旨在通过经济杠杆引导用户合理用电，减少能源浪费。然而，要使这一机制充分发挥效用，准确计算用户的阶梯电价剩余电量，并在恰当时间给予用户预警成为关键技术挑战。
2、传统的静态预警系统往往面临预警时机选择不当的难题：预警阈值设置得过高，可能导致用户在接近阶梯电价调整时未能及时收到提醒，错失调整用电策略的最佳时机；阈值过低，则可能因频繁预警而引起用户不必要的焦虑，降低用户体验。因此，迫切需要一种更为智能化、个性化的预警系统，既能准确预测用户用电趋势，又能根据用户特性和外部环境动态调整预警策略，确保预警既及时又适度。
技术实现思路
1、为解决
技术介绍
中的问题，本专利技术采用技术方案的基本构思是：
2、一种对于低压用户的阶梯电价剩余电量的计算方法，包括步骤：
3、通过智能电表自动采集或用户手动上报的方式获取目标低压用户的用户信息；确定用户本月的当前用电量；
4、根据用户用电类型，查询并应用相应的阶梯电价策略，阶梯电价策略包含不同阶梯的电价和对应的用电量阈值；
5、计算目标阶梯用电量，即当前用电量对应的下一个阶梯电量阈值，以及对应的阶
6、引入机器学习算法，根据用户历史用电行为、季节性用电规律、节假日因素，动态调整预警比例阈值，确保预警既及时又不过于频繁；
7、设定阈值调整规则，当预测到用户在第一预设时间内将进入下一个阶梯电价区间时，提前逐步降低预警阈值，以提前预警用户；
8、实时计算阶梯电价剩余电量，即目标阶梯用电量减去当前用电量；
9、根据当前用电时段和阶梯电价，精确计算当前电费，包括分段计费细节；
10、当用电比例达到动态调整后的预警阈值时，自动生成预警信息；
11、通过短信或电子邮件或app推送或智能音箱语音通信渠道，将预警信息送达用户。
12、进一步，引入机器学习算法，根据用户历史用电行为、季节性用电规律、节假日因素，动态调整预警比例阈值具体的包括：收集用户的用电数据，数据预处理阶段有清洗异常数据、填充缺失值，并将时间序列数据标准化处理，便于机器学习模型训练；
13、基于收集到的数据，构造用于机器学习的特征集，关键特征包括：
14、历史用电趋势、季节性模式、节假日效应、用户类别影响、时间序列特性。
15、进一步，引入机器学习算法，根据用户历史用电行为、季节性用电规律、节假日因素，动态调整预警比例阈值具体的包括：模型选择与训练：选择xgboost模型，利用历史数据训练模型，目标是预测用户在未来某段时间内的用电量，以及判断何时接近下一个阶梯电量阈值，在训练过程中，使用交叉验证和网格搜索技术优化模型参数，确保预测的准确性；
16、模型预测出用户未来用电趋势后，根据预测结果动态调整预警阈值，阈值设定为：当预测用户在未来一周内有90％的概率达到阈值时开始发出预警。
17、进一步，目标低压用户的用户信息包括用户id、用电类型、用电时段。
18、进一步，预警信息包括剩余电量、预计升阶时间、建议节电措施。
19、进一步，“第一预设时间”被设定为一个可配置参数，设定该时间为用户预计达到下一个阶梯电量阈值前的1周或2周或一个月。
20、对于低压用户的阶梯电价剩余电量的计算系统，用于执行上述的对于低压用户的阶梯电价剩余电量的计算方法。
21、本专利技术与现有技术相比具有以下有益效果：
22、本技术方案针对低压用户的阶梯电价剩余电量计算方法及系统应运而生。该方案综合运用现代信息技术、大数据分析及机器学习算法，实现对用户用电行为的深入洞察与精准预测，进而动态调整预警阈值，通过多通道高效传达预警信息，促使用户在享受阶梯电价优惠的同时，实现电能消费的高效管理，为推动社会节能减排、优化电网运行效率提供强有力的技术支撑。
23、智能融合数据采集：结合智能电表自动采集与用户手动上报的双轨制数据获取模式，确保数据的全面性和准确性，适应不同用户场景，减少数据收集的盲区。
24、精细阶梯电价管理：构建动态更新的阶梯电价策略数据库，实现用户用电类型与电价策略的精准匹配，确保电费计算的公正透明。
25、机器学习驱动的预警优化：引入xgboost等先进机器学习算法，根据用户历史用电行为、季节性规律和节假日效应，动态调整预警阈值，实现预警的个性化与智能化。
26、多维度预警策略：通过梯度预警机制和个性化阈值调整算法，提供适时、适量的预警信息，避免过度预警或预警不足，提升用户满意度。
27、交互式用户界面与多通道推送：打造用户友好的界面，直观展示用电信息及节电建议，并通过短信、邮件、app推送等多种渠道确保预警信息的高效传达，增强用户互动与响应。
28、系统安全与数据保护：实施严格的数据加密与隐私保护措施，确保用户数据在采集、处理、存储及传输各环节的安全性。
29、技术方案的实施不仅解决了低压用户在阶梯电价制度下面临的信息不对称问题，而且通过技术赋能，推动了用户节能行为的转变，为构建绿色、智能、高效的现代能源管理体系提供了有力的技术保障。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.对于低压用户的阶梯电价剩余电量的计算方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的对于低压用户的阶梯电价剩余电量的计算方法，其特征在于，引入机器学习算法，根据用户历史用电行为、季节性用电规律、节假日因素，动态调整预警比例阈值具体的包括：收集用户的用电数据，数据预处理阶段有清洗异常数据、填充缺失值，并将时间序列数据标准化处理，便于机器学习模型训练；
3.根据权利要求1所述的对于低压用户的阶梯电价剩余电量的计算方法，其特征在于，引入机器学习算法，根据用户历史用电行为、季节性用电规律、节假日因素，动态调整预警比例阈值具体的包括：模型选择与训练：选择XGBoost模型，利用历史数据训练模型，目标是预测用户在未来某段时间内的用电量，以及判断何时接近下一个阶梯电量阈值，在训练过程中，使用交叉验证和网格搜索技术优化模型参数，确保预测的准确性；
4.根据权利要求1所述的对于低压用户的阶梯电价剩余电量的计算方法，其特征在于，目标低压用户的用户信息包括用户ID、用电类型、用电时段。
5.根据权利要求1所述的对于低压用户的阶梯电价剩余电量的计
6.根据权利要求1所述的对于低压用户的阶梯电价剩余电量的计算方法，其特征在于，“第一预设时间”被设定为一个可配置参数，设定该时间为用户预计达到下一个阶梯电量阈值前的1周或2周或一个月。
7.对于低压用户的阶梯电价剩余电量的计算系统，其特征在于，用于执行权利要求1所述的对于低压用户的阶梯电价剩余电量的计算方法。
...【技术特征摘要】
1.对于低压用户的阶梯电价剩余电量的计算方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的对于低压用户的阶梯电价剩余电量的计算方法，其特征在于，引入机器学习算法，根据用户历史用电行为、季节性用电规律、节假日因素，动态调整预警比例阈值具体的包括：收集用户的用电数据，数据预处理阶段有清洗异常数据、填充缺失值，并将时间序列数据标准化处理，便于机器学习模型训练；
3.根据权利要求1所述的对于低压用户的阶梯电价剩余电量的计算方法，其特征在于，引入机器学习算法，根据用户历史用电行为、季节性用电规律、节假日因素，动态调整预警比例阈值具体的包括：模型选择与训练：选择xgboost模型，利用历史数据训练模型，目标是预测用户在未来某段时间内的用电量，以及判断何时接近下一个阶梯电量阈值...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴佐平，赵岩，岳莹，曲天福，王宏岩，王其吉，
申请(专利权)人：北京中电普华信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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