一种气温与用电量关联关系分析展示方法与流程

1.本发明涉及气温与用电量分析技术领域，具体涉及一种气温与用电量关联关系分析展示方法。


背景技术：

2.目前大多数用户都清楚知道，夏天和冬天相比春天和秋天的用电量要偏高，但并不清楚在什么气温下最节省用电。虽然平台中有用电量数据和气温数据，但用电量数据和气温数据被分散在不同的平台，形成各自的数据孤岛，数据的价值发挥出来。


技术实现要素：

3.本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种气温与用电量关联关系分析展示方法。
4.为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种气温与用电量关联关系分析展示方法，所述方法包括如下步骤：
5.步骤1：大数据平台对各地气温和用电户之基础数据的收集及储存；
6.步骤2：大数据平台对日用电量和日气温数据进行关联决策分析，形成用电量和气温的关联趋势图；
7.步骤3：基于气温的用电量预测模型，计算各地不同类型用电户客户的未来日用电量数据；
8.步骤4：预测模型修正机制；新记录的各地区气温数据、各地不同类型用电户的用电量数据,根据预测值与实际值的偏差量对气温用电量关系预测系数进行修正。
9.优选地，所述基础数据的收集包括气温数据收集和用电户数据收集，其中
10.气温数据收集：通过气温api从气象平台获取各地历史每日最低气温、最高气温数据、未来日期最低气温、最高气温等数据并储存；气象平台对采集不同地区的气温数据进行清洗、过滤、筛选，根据地区编码，按天、小时存入hbase；
11.用电户数据收集：通过用电户信息api从计量平台获取各地用电户基础档案信息、历史每日用电量等数据并储存；计量平台将采集不同地区用户用电量数据进行清洗、过滤、筛选，根据地区编码，按天存入hbase。
12.本发明具有如下有益效果：
13.本发明可以利用大数据技术，结合气温与电量数据，根据未来日期的气温变化对未来用电情况进行预测，为用电客户提高数据参考。
附图说明
14.图1:本发明提供的一种气温与用电量关联关系分析展示方法流程图；
15.图2:本发明提供的一个气温、用电量数据展示实例的数据可视化图；
具体实施方式
16.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
17.参照图1-2，本发明提供的一种实施例：一种气温与用电量关联关系分析展示方法，所述方法包括如下步骤：
18.1.大数据平台所需基础数据的收集及储存：
19.a)气温数据收集：通过气温api从气象平台获取各地历史每日最低气温、最高气温数据、未来日期最低气温、最高气温等数据并储存；气象平台对采集不同地区的气温数据进行清洗、过滤、筛选，根据地区编码，按天、小时存入hbase；
20.b)用电户数据收集：通过用电户信息api从计量平台获取各地用电户基础档案信息、历史每日用电量等数据并储存；计量平台将采集不同地区用户用电量数据进行清洗、过滤、筛选，根据地区编码，按天存入hbase；
21.大数据平台从hbase中读取海量的日用电量和日气温数据进行关联决策分析，形成用电量和气温的关联趋势图。
22.2.计算各地用电客户用电量与当地气温之间的关系系数，根据各地历史每日最低气温、最高气温数据、当地用电户类别、每日用电量等数据，通过数据分析技术计算各地区气温与不同类型用电户的用电量的关联关系系数；
23.3.基于气温的用电量预测模型，根据各地去未来日期最低气温、最高气温数据，通过预测模型计算各地区不同类型用电户客户的未来日用电量数据；
24.4.预测模型修正机制；新记录的各地区气温数据、各地不同类型用电户的用电量数据,根据预测值与实际值的偏差量对气温用电量关系预测系数进行修正。
25.以下通过一个具体的气温、用电量数据展示实例来进一步说明：
26.通过气温、用电量数据api获取历史气温数据、未来气温预测数据；用电户历史日用电量、未来用电量数据，形成数据可视化图表进行展示，如图2：
27.数据展示规则如下：
28.1)日期：日期与用电日历月份相同，随用电日历的月份变化而变化；
29.2)用电量：根据选择的月份展示对应每天的用电量，不展示当日及当日之后的用电量折线图；其他日期若无对应用电量，则默认为“0”，每日用电量为用电日历中对应日期用电量；
30.3)温度：根据选择的月份展示对应每天的温度，不展示当日及当日之后的温度折线图；其他日期若无对应温度，则默认为“0”,每日气温默认展示当日最低气温与最高气温的范围值；
31.4)y轴【用电量】标尺为浮动展示，根据最大值与最小值平均分成7段；
32.5)y轴【温度】标尺为浮动展示，根据最大值与最小值平均分成7段；
33.6)x轴【日期】，默认展示当月日期，将当月日期平均分成6段展示，第六段最后一日默认当。
34.最后应说明的是：以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在
本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。


技术特征：
1.一种气温与用电量关联关系分析展示方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤1：大数据平台对各地气温和用电户之基础数据的收集及储存；步骤2：大数据平台对日用电量和日气温数据进行关联决策分析，形成用电量和气温的关联趋势图；步骤3：基于气温的用电量预测模型，计算各地不同类型用电户客户的未来日用电量数据；步骤4：预测模型修正机制；新记录的各地区气温数据、各地不同类型用电户的用电量数据,根据预测值与实际值的偏差量对气温用电量关系预测系数进行修正。2.根据权利要求1所述的一种气温与用电量关联关系分析展示方法，其特征在于：所述基础数据的收集包括气温数据收集和用电户数据收集，其中气温数据收集：通过气温api从气象平台获取各地历史每日最低气温、最高气温数据、未来日期最低气温、最高气温等数据并储存；气象平台对采集不同地区的气温数据进行清洗、过滤、筛选，根据地区编码，按天、小时存入hbase；用电户数据收集：通过用电户信息api从计量平台获取各地用电户基础档案信息、历史每日用电量等数据并储存；计量平台将采集不同地区用户用电量数据进行清洗、过滤、筛选，根据地区编码，按天存入hbase。

技术总结
本发明公开了一种气温与用电量关联关系分析展示方法，包括大数据平台对各地气温和用电户之基础数据的收集及储存；然后大数据平台对日用电量和日气温数据进行关联决策分析，形成用电量和气温的关联趋势图；在基于气温的用电量预测模型上，计算各地不同类型用电户客户的未来日用电量数据；并通过预测模型修正机制，新记录的各地区气温数据、各地不同类型用电户的用电量数据,根据预测值与实际值的偏差量对气温用电量关系预测系数进行修正。本发明可以利用大数据技术，结合气温与电量数据，根据未来日期的气温变化对未来用电情况进行预测，为用电客户提高数据参考。为用电客户提高数据参考。为用电客户提高数据参考。


技术研发人员：谢辉 胡学强 方展涛 黎炜敏
受保护的技术使用者：南方电网数字电网研究院有限公司
技术研发日：2022.04.25
技术公布日：2022/9/19