本发明涉及智能检测及配电技术领域，特别涉及一种基于用电参数大数据统计的用户用电习惯分析方法。
背景技术：
随着大数据技术的不断发展及应用，居民消费习惯分析已经成为可能并进行应用，但对于电力部门统计用电量及政府统计人口的基础数据-居民用电习惯数据却一直并未被提及。分析其中原因，主要有检测器件的检测精度不高及通过测试参数分析针对于居民的用电习惯判别困难两个问题。如果可以顺利解决上述问题，针对居民的用电习惯分析及判别将成为可能，这将大大提高用电量统计预测及人口筛查的精确度。
技术实现要素：
为了解决背景技术中所述问题，本发明提供一种基于用电参数大数据统计的用户用电习惯分析方法，利用典型用电用户的大数据样本数据形成标准样本曲线，将实测的用户用电数据与之进行比对，同时在线分析用户用电参数的瞬时冲击，能够有效分析出用户的用电习惯和用电类型。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案实现：
一种基于用电参数大数据统计的用户用电习惯分析方法，包括用电用户种类的判定方法，具体包括如下步骤：
步骤一、定义a、b、c、d、e为五种用户典型负荷，其中：a为年轻用电用户、b为老年用电用户、c为工业用电用户、d为商业用电用户、e为公共用电用户；
步骤二、建立五种典型用户的用电参数样本曲线
每种典型用户的负载均包含的用电参数为：
有功功率p、无功功率q、视在功率s、功率因数pf、电流i；
对每种典型用户的每个用电参数按采样时间t进行n组采样，形成用电参数与采样时间点的二维曲线，具体如下：
(1)有功功率的采样样本曲线ps(tps)为：
另
(2)按上述同样的方法得出无功功率的采样样本曲线qs(tqs)为：
qs＝kqs″tqs
视在功率的采样样本曲线ss(tss)为：ss＝kss″tss
功率因数的采样样本曲线pfs(tpfs)为：pfs＝kpfs″tpfs
电流的采样样本曲线is(tis)为：is＝kis″tis
(3)采集多组有功功率的采样样本曲线ps(tps)，得出多个kps的值，将多个kps计算加权调和平均数hps；以hps为功功率的采样样本曲线ps(tps)的斜率，得出ps(tps)的标准样本曲线；
同理得出qs(tqs)、ss(tss)、pfs(tpfs)、is(tis)的标准样本曲线；
步骤三、对用户的用电参数进行在线测试，测得实时有功功率px、无功功率qx、视在功率sx、功率因数pfx、电流ix；得出实时采样数据曲线px(tpx)、qx(tqx)、sx(tsx)、pfx(tpfx)、ix(tix)
以五种典型用户ps(tps)、qs(tqs)、ss(tss)、pfs(tpfs)、is(tis)的标准样本曲线作为标准库数据文件，将实时采样数据曲线px(tpx)、qx(tqx)、sx(tsx)、pfx(tpfx)、ix(tix)与每种典型用户的五组标准样本曲线进行对比，计算曲线的重合度，当五组曲线中有大于三组的曲线与某种典型用户的标准样本曲线的重合度a≥75-80％时，则认为此用户为此种典型用户。
所述的三组的曲线为任意三组用电参数曲线，所述的“当五组曲线中有大于三组的曲线与某种典型用户的标准样本曲线的重合度a≥75-80％时，则认为此用户为此种典型用户”为判定用户属于哪类典型用户的充分必要条件，当条件不满足时，对实测数据重新进行采样，重新计算重合度。
一种基于用电参数大数据统计的用户用电习惯分析方法，还包括民用用电用户常用的用电设备类型的判定方法，具体包括如下：
1)进行民用常用的用电设备启动电流波形，启动电压波形，启动功率波形测试并建立样本数据库；
2)单周波扫描电压测试：对用户用电单一周期内电压波形进行分点式扫描：分点密度为每周波128点，得出每一点电压瞬时值及两相邻点之间的变化差值；差值与电压正弦函数波形规律进行比对，从而分析是否存在电压冲击；
3)启动电流波形扫描测试：对单一周期内电流波形进行分点式扫描：分点密度为每周波128点，得出每一点电流流瞬时值及两点之间的变化差值；差值与电流正弦函数波形规律进行比对，从而分析是否存在电流启动冲击；
4)民用电器瞬时冲击功率测试：利用瞬时功率计算原理，测试用电用户功率冲击的瞬时功率波形；
5)通过2)-4)的电压及电流冲击及功率冲击的测试，对测试数据进行比对，分析冲击功率是否存在，将存在的冲击功率的测试数据与已有用电设备样本数据库的启动的波形进行比对，得出该用户存在某种用电设备的结论及存在概率。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明利用典型用电用户的大数据样本数据形成标准样本曲线，将实测的用户用电数据与之进行比对，同时在线分析用户用电参数的瞬时冲击，能够有效分析出用户的用电习惯和用电类型；
2、利用单周波扫描电压测试方法、民用电器瞬时冲击功率测试方法、启动电流波形扫描方法能够有效判别居民用户的用电习惯并进行分类。
具体实施方式
以下对本发明提供的具体实施方式进行详细说明。
一种基于用电参数大数据统计的用户用电习惯分析方法，包括用电用户种类的判定方法，具体包括如下步骤：
步骤一、定义a、b、c、d、e为五种用户典型负荷，其中：a为年轻用电用户、b为老年用电用户、c为工业用电用户、d为商业用电用户、e为公共用电用户；
步骤二、建立五种典型用户的用电参数样本曲线
每种典型用户的负载均包含的用电参数为：
有功功率p、无功功率q、视在功率s、功率因数pf、电流i；
对每种典型用户的每个用电参数按采样时间t进行n组采样，形成用电参数与采样时间点的二维曲线，具体如下：
(1)有功功率的采样样本曲线ps(tps)为：
另
(2)按上述同样的方法得出无功功率的采样样本曲线qs(tqs)为：
qs＝kqs″tqs
视在功率的采样样本曲线ss(tss)为：ss＝kss″tss
功率因数的采样样本曲线pfs(tpfs)为：pfs＝kpfs″tpfs
电流的采样样本曲线is(tis)为：is＝kis″tis
(3)采集多组有功功率的采样样本曲线ps(tps)，得出多个kps的值，将多个kps计算加权调和平均数hps；以hps为功功率的采样样本曲线ps(tps)的斜率，得出ps(tps)的标准样本曲线；
同理得出qs(tqs)、ss(tss)、pfs(tpfs)、is(tis)的标准样本曲线；
步骤三、对用户的用电参数进行在线测试，测得实时有功功率px、无功功率qx、视在功率sx、功率因数pfx、电流ix；得出实时采样数据曲线px(tpx)、qx(tqx)、sx(tsx)、pfx(tpfx)、ix(tix)
以五种典型用户ps(tps)、qs(tqs)、ss(tss)、pfs(tpfs)、is(tis)的标准样本曲线作为标准库数据文件，将实时采样数据曲线px(tpx)、qx(tqx)、sx(tsx)、pfx(tpfx)、ix(tix)与每种典型用户的五组标准样本曲线进行对比，计算曲线的重合度，当五组曲线中有大于三组的曲线与某种典型用户的标准样本曲线的重合度a≥75-80％时，则认为此用户为此种典型用户。
所述的三组的曲线为任意三组用电参数曲线，所述的“当五组曲线中有大于三组的曲线与某种典型用户的标准样本曲线的重合度a≥75-80％时，则认为此用户为此种典型用户”为判定用户属于哪类典型用户的充分必要条件，当条件不满足时，对实测数据重新进行采样，重新计算重合度。
一种基于用电参数大数据统计的用户用电习惯分析方法，还包括民用用电用户常用的用电设备类型的判定方法，具体包括如下：
1)进行民用常用的用电设备启动电流波形，启动电压波形，启动功率波形测试并建立样本数据库；
2)单周波扫描电压测试：对用户用电单一周期内电压波形进行分点式扫描：分点密度为每周波128点，得出每一点电压瞬时值及两相邻点之间的变化差值；差值与电压正弦函数波形规律进行比对，从而分析是否存在电压冲击；
3)启动电流波形扫描测试：对单一周期内电流波形进行分点式扫描：分点密度为每周波128点，得出每一点电流流瞬时值及两点之间的变化差值；差值与电流正弦函数波形规律进行比对，从而分析是否存在电流启动冲击；
4)民用电器瞬时冲击功率测试：利用瞬时功率计算原理，测试用电用户功率冲击的瞬时功率波形；
5)通过第2)-4)的电压及电流冲击及功率冲击的测试，对测试数据进行比对，分析冲击功率是否存在，将存在的冲击功率的测试数据与已有用电设备样本数据库的启动的波形进行比对，得出该用户存在某种用电设备的结论及存在概率。
6)前述的2)-4)项测试与源样本数据的吻合度(用百分比表示)，三个数据的相似度进行比较，其中两项数据的相似度达到n％>80％或三相数据相似度达到m％>70％，即可判断该用电设备存在并定义存在概率pn。一个用户的若干存在电器构成该用户的实际设备比例k,其中k为组合逻辑为一个二维数列组，其中包含主要设备个数z及主要设备存在概率pn1-pnz。
以上实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于上述的实施例。上述实施例中所用方法如无特别说明均为常规方法。