一种基于K线时序图的企业生产特性可视化方法与流程

一种基于k线时序图的企业生产特性可视化方法
技术领域
1.本发明涉及用电管理技术领域，尤其是指一种基于k线时序图的企业生产特性可视化方法。


背景技术：

2.负荷特性研究是供电企业推进精细化营销服务和电网运行规划的重要前提，尤其是在新型电力系统建设和电力市场化改革的背景下，对用户用电特性、用电趋势的准确、及时掌握更加重要。随着用电信息采集系统的普及，负荷数据呈现“全覆盖”、“高频度”特点，相关数据分析和可视化呈现也成为研究热点。目前用户用电负荷的主流研究方式是绘制用户日、月、年负荷曲线，观察其形态变化并进行预测，或使用聚类等方法对用户用电负荷数据进行分群，尚没有形成一种比较综合、通用的分析和呈现方法。这些分析和呈现方法较为单一，不能通过图像精准判断企业的生产特性，也无法对企业的用电行为进行准确分析。


技术实现要素：

3.本发明的目的是克服现有技术中的企业用电行为数据分析和可视化呈现方法较为单一，不能通过图像精准判断企业的生产特性，也无法对企业的用电行为进行准确分析的缺点，提供一种基于k线时序图的企业生产特性可视化方法。
4.本发明的目的是通过下述技术方案予以实现：一种基于k线时序图的企业生产特性可视化方法，包括以下步骤：步骤1，获取企业的日用电负荷数据，对当日的用电负荷数据进行周期性采样；步骤2，将日用电负荷数据中的最高负荷、最低负荷、起始负荷、结束负荷和平均负荷作为特征指标，构建企业单日负荷k线图，单日负荷k线图包括上影线、下影线和中间实体部分，单日k线图实体部分的顶部和底部分别为单日起始负荷和结束负荷，当结束负荷高于起始负荷时，实体部分显示为红色，当结束负荷低于起始负荷时，实体部分显示为绿色，上影线的顶端为单日最高负荷，下影线的底端为单日最低负荷，k线图平均线为单日平均负荷；步骤3，对企业单日负荷k线图进行分析，若上影线与下影线的比值大于设定的第一阈值且中间实体的长度小于上影线，则判断该企业为日间生产型企业，若上影线与下影线的比值小于设定的第二阈值且中间实体的长度小于下影线，则判断该企业为夜间生产型企业，若上影线与下影线的比值既不大于设定的第一阈值也不小于设定的第二阈值，且中间实体的长度不大于上影线或下影线，则判断该企业为连续生产型企业；步骤4，对于不同类型的企业，设定与之匹配的负荷k线匹配策略，并对企业的用电情况进行监控，若企业的单日负荷k线图异常则提醒相关人员及时采取相应措施。
5.作为优选，所述的步骤3中，若对企业的单日负荷k线图进行分析后既不属于、也不属于夜间生产型企业、同时不属于连续生产型企业，则获取该企业的其他单日负荷k线图进行分析，选取若干个单日负荷k线图，对这些单日负荷k线图进行分析，若单日负荷k线图分
析后判断该企业为某一种类型的企业的比例大于80％-90％，则判断该企业为此类型企业，否则该企业为其他类型企业，通过对该企业的日负荷k线图进行分析确定与之匹配的负荷k线匹配策略。本方案的作用是避免单一的日负荷k线图数据影响企业生产类型的判断，选取更多的单日负荷k线图可以更好的对企业的生产类型进行准确判断，避免对企业的负荷k线匹配策略不正确导致输电效率下降。
6.作为优选，所述的步骤1中，获取企业的日用电负荷数据后，还对数据进行数据治理，对于缺失或失真的数据，通过拉格朗日插值法进行数据插入或修正。因采集设备故障、通信不畅等原因，导致用电数据缺失或失真等质量问题，须在应用前基于拉格朗日插值法进行数据预处理。
7.作为优选，基于k线时序图的企业生产特性可视化方法还构建用电负荷拟合曲线，根据所有单日k线图上影线的顶端构建企业日最高负荷拟合曲线，所有单日k线图下影线的底端构建企业日最低负荷拟合曲线，企业日最高负荷拟合曲线和企业日最低负荷拟合曲线之间的纵向高度表征企业负荷峰谷差的变化趋势；单日k线图中位线构建企业日平均负荷拟合曲线，平均负荷曲线表征企业日电量水平；对于最高负荷拟合曲线、最低负荷拟合曲线和日平均负荷拟合曲线进行分析可以判断企业生产特性的变化趋势，用于对企业生产趋势进行判断。
8.作为优选，在步骤1结束后还对所有企业的日用电负荷数据进行标准化处理，标准化处理完成后根据日用电负荷数据绘制日负荷曲线，对日负荷曲线进行聚类分析，根据聚类的结果将日负荷曲线对应的企业分为夜间生产型企业、日间生产型企业、连续生产型企业和其他类型企业，若某一个企业通过单日负荷k线图分析与日负荷曲线分析后判断企业类型是否相同，若不相同则提醒相关人员，相关人员通过单日负荷k线图和日负荷曲线判断具体的企业类型，或调整单日负荷k线图或日负荷曲线的判断参数使企业通过单日负荷k线图分析与日负荷曲线分析后企业类型相同。
9.本发明的有益效果是：本发明应用了企业海量负荷数据，通过提取特征指标并与k线图可视化技术结合，可以用较小的数据集中展示企业日用电特性；通过k线时序图方法，精确、全面企业在一段时间内的生产行为变化特征，并且可以根据k线图对于企业的用电趋势做出精准判断。
附图说明
10.图1是本发明的一种流程图；图2是本发明的一种日间生产型k线图；图3是本发明的一种夜间生产型k线图；图4是本发明的一种连续生产型k线图；图5是本发明的企业负荷k线时序图；图6是本发明的一种日间生产型日负荷曲线；图7是本发明的一种夜间生产型日负荷曲线；图8是本发明的一种连续生产型日负荷曲线。
11.其中：1、最高负荷，2、最低负荷、3、起始负荷，4、结束负荷，5、平均负荷，6、最高负荷拟合曲线，7、最低负荷拟合曲线，8、平均负荷拟合曲线。
具体实施方式
12.下面结合附图和实施例对本发明进一步描述。
13.实施例1：一种基于k线时序图的企业生产特性可视化方法，如图1所示，包括以下步骤：步骤1，获取企业的日用电负荷数据，对当日的用电负荷数据进行周期性采样(15分钟采集一次)；步骤2，将日用电负荷数据中的最高负荷、最低负荷、起始负荷、结束负荷和平均负荷作为特征指标，构建企业单日负荷k线图，单日负荷k线图包括上影线、下影线和中间实体部分，单日k线图实体部分的顶部和底部分别为单日起始负荷和结束负荷，当结束负荷高于起始负荷时，实体部分显示为红色，当结束负荷低于起始负荷时，实体部分显示为绿色，上影线的顶端为单日最高负荷，下影线的底端为单日最低负荷，k线图平均线为单日平均负荷；步骤3，如图2-图4所示，对企业单日负荷k线图进行分析，若上影线与下影线的比值大于设定的第一阈值且中间实体的长度小于上影线，则判断该企业为日间生产型企业，若上影线与下影线的比值小于设定的第二阈值且中间实体的长度小于下影线，则判断该企业为夜间生产型企业，若上影线与下影线的比值既不大于设定的第一阈值也不小于设定的第二阈值，且中间实体的长度不大于上影线或下影线，则判断该企业为连续生产型企业；步骤4，对于不同类型的企业，设定与之匹配的负荷k线匹配策略，并对企业的用电情况进行监控，若企业的单日负荷k线图异常则提醒相关人员及时采取相应措施。
14.所述的步骤3中，若对企业的单日负荷k线图进行分析后既不属于、也不属于夜间生产型企业、同时不属于连续生产型企业，则获取该企业的其他单日负荷k线图进行分析，选取若干个单日负荷k线图，对这些单日负荷k线图进行分析，若单日负荷k线图分析后判断该企业为某一种类型的企业的比例大于80％-90％，则判断该企业为此类型企业，否则该企业为其他类型企业，通过对该企业的日负荷k线图进行分析确定与之匹配的负荷k线匹配策略。
15.所述的步骤1中，获取企业的日用电负荷数据后，还对数据进行数据治理，对于缺失或失真的数据，通过拉格朗日插值法进行数据插入或修正。拉格朗日插值法为：
16.如图5所示，基于k线时序图的企业生产特性可视化方法还构建用电负荷拟合曲线，根据所有单日k线图上影线的顶端构建企业日最高负荷拟合曲线，所有单日k线图下影线的底端构建企业日最低负荷拟合曲线，企业日最高负荷拟合曲线和企业日最低负荷拟合曲线之间的纵向高度表征企业负荷峰谷差的变化趋势；单日k线图中位线构建企业日平均负荷拟合曲线，平均负荷曲线表征企业日电量水平；对于最高负荷拟合曲线、最低负荷拟合曲线和日平均负荷拟合曲线进行分析可以判断企业生产特性的变化趋势，用于对企业生产趋势进行判断。
17.实施例2：一种基于k线时序图的企业生产特性可视化方法，在实施例的基础上还包括：在步骤1结束后还对所有企业的日用电负荷数据进行标准化处理，由于各用户负荷数据间存在数量级差异，对每一个用户的日负荷数据进行标准化处理，标准化处理的过程为：
标准化处理完成后根据日用电负荷数据绘制日负荷曲线，对日负荷曲线进行聚类分析，如图6-图8所示，根据聚类的结果将日负荷曲线对应的企业分为夜间生产型企业、日间生产型企业、连续生产型企业和其他类型企业，若某一个企业通过单日负荷k线图分析与日负荷曲线分析后判断企业类型是否相同，若不相同则提醒相关人员，相关人员通过单日负荷k线图和日负荷曲线判断具体的企业类型，或调整单日负荷k线图或日负荷曲线的判断参数使企业通过单日负荷k线图分析与日负荷曲线分析后企业类型相同。
18.以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。