基于大数据模型的电费收入预测方法与流程

本发明基于大数据模型的电费收入预测方法，具体涉及大数据模型处理领域。

背景技术：

1、精准预测电费流入在当前背景下具有至关重要的意义，精确的电费流入预测可以为国家电网提供强大的经济决策支持，国家电网可以根据预测结果来规划其投资、运营和维护活动，从而优化资源配置，提高经营效率，电费收入是国家电网的主要收入来源之一，通过精准预测，可以更有效地管理其财务风险，如现金流预测、坏账风险等，从而做出更明智的决策。

2、由于采集电量数据基于不同的环境变化，还有多数据传输通路也会导致采集变送器受到相应的干扰波动，导致采集变送器在进行数据传输中会出现异常包括数据通路中段，数据非正常以及数据缺漏遗漏等一系列问题，导致电费收入预测会出现严重偏差，进而无法实现最终的精准预测。

3、因此，本发明提出来一种基于大数据模型的电费收入预测方法。

技术实现思路

1、为解决现有技术中存在的不足，本发明提供一种将与电量数据，电价信息，用户类型、天气条件、经济环境、政策因素、技术进步、市场竞争因素各自相关联的终端采集变送器根据相近变送器性质划分为一类，具有相同性质的变送器连接相同的信息接收端，实现精准预测月度电费收入的电费收入预测处理方法。

2、本发明采用如下的技术方案。

3、本发明提供一种基于大数据模型的电费收入预测方法，包括以下步骤：

4、s1：执行数据预测前，将与电量数据，电价信息，用户类型、天气条件、经济环境、政策因素、技术进步、市场竞争因素各自相关联的终端采集变送器根据相近变送器性质划分为一类，具有相同性质的变送器连接相同的信息接收端，分别构建变送器数据表c与信息侦测表x；

5、s2：每一个变送器将数据信息同步不间断发送至信息接收端，信息接收端同时对收到的数据信息实施分析计算，获得17+n个bit位的二进制数据；

6、s3：每一个变送器将监测信息同步不间断发送至信息接收端，信息接收端同时对收到的监测信息实施分析；

7、s4：信息分析端收到来自信息接收端传来的信息，对收到的信息进行分析；

8、s5：信息分析端同步侦测信号数据接收状态并进行分析计算。

9、本发明进一步优选方案，所述步骤s1具体包括：

10、所述表c登记各个终端采集变送器的相关数据，一个采集变送器数据信息即在表c里对应一行信息，包含：采集变送器编号，对应信息接收端，信息位数，最低准确度，所述采集变送器编号仅代表相关联的这个采集变送器，不同的采集变送器编号代表不同的变送器，在表c里选取对应整数进行记录，且数值选取要≥128；对应信息接收端包括接收所述采集变送器发送的监测信息的信息接收端的编号，所述信息接收端的编号具有独一性，在表c里也选用整数进行记录；信息位数包括所述采集变送器发送的监测数值用二进制表示的bit位数；最低准确度代表所述采集变送器监测信息的所允许存在的最低误差，以float形在表c里记录；所述表x同步记录信息分析端对采集变送器传送来的监测数值的状态，一个台采集变送器收集信息相关状态为记录在表x里的一行数据，包含：采集变送器编号、点数器值，所述点数器是指被传入数据的点数器，点数器值即为采集变送器收集的数据的排号，取1为当前原始值，从采集变送器开始工作起，当变送器被传输一次数据时，点数器值就在当前数值上加一，同时点数器值的最大上限是256，假如点数器取值>256，那么需要再次从原始值1开始计数，所有变送器各自对应的已接收数据的全部点数器都记录在了表x中，对出现非正常以及缺漏错漏对应的点数器则不包括在表内。

11、本发明进一步优选方案，所述步骤s2具体包括：

12、每一个变送器将数据信息同步不间断发送至信息接收端，信息接收端同时对收到的数据信息实施分析计算，获得17+n个bit位的二进制数据，字母n的值代表转化为二进制的监测数值的bit位数，通过收集的信息数据确定n的取值；对二进制数据位进行划分，1到8bit位为示采集变送器编号；9到16bit位为点数器值；第17位表示为正负标记位，即为标记监测数值的符号，正数则该位取值为0，负数该位则取值为1；剩余的18到17+n个bit位则用来存放变送器收集的数据对应的监测数值；信息接收端存放已进行相应处理后的信息，在每个变送器中，信息接收端能保存的信息条数≤256条，如果信息接收端的保存条数超过上限256，从最近时刻点更新的第257条数据开始重载复写点数器值一样的信息数据。

13、本发明进一步优选方案，所述步骤s3具体包括：

14、每一个变送器将监测信息同步不间断发送至信息接收端，信息接收端同时对收到的监测信息实施分析，并且对处理分析过的全部所有采集变送器数据实施拼合分组，包括：信息物理量1，信息物理量2，…,信息物理量n,校准位，所述校准位，其容量为一个bit位，校验信息分析端已收到的信息的准确性；信息接收端将拼合的的数据基于频率h赫兹借由数据通路a发送至信息分析端，具体包括h赫兹即为1秒钟里向外传输数据的次数为h次，h的数值通常由值是信息物理量1，信息物理量2，…,信息物理量n里的最高频数确定，信息接收端将信息传输出去时，会将相对应没有最新信号数据传入位取值为0。

15、本发明进一步优选方案，所述步骤s4具体包括：

16、所有信息分析端收到来自信息接收端传来的信息，信息接收端传来的信息通过数据通路1发送至信息分析端，信息分析端对收到的信息进行进一步分析：

17、s4-1：信息分析端被实时传送数据后，会基于偶校验法验证信息分析端收到的信息数据是否准确，数据存在异常，报错并暂停相关计算；数据正常准确则采取接下来的计算；

18、s4-2：对采集变送器编号进行划分解读，1到8bit位采用整数表示，可以得到采集变送器编号，将得到的采集变送器编号和表c中的数据进行比较，此步得到变送器相符合的信息位数和最低准确度，用字母n与w表示；

19、s4-3：对点数器进行分析解读，9到16bit位也采用整数表示，得到算出点数器的数值，用字母s1表示，在表x依据上一步骤已获得采集变送器编号搜寻相应已接收过数据的变送器里的最高点数器数值，用字母α表示，随后实行取整运算，β＝[α/256]，即β为取α/256的整数部分计算值，点数器值的最终取值为s2＝s1+265×β，同时在表x里将相对应变送器点数器取值s2添加表中；

20、s4-4：对监测数值实行具体分析，剩余的18到17+n个二进制数用整数表示为数据γ，那么监测数值h为整数γ与最低准确度w的乘积，记h＝γ×w；第17个bit位如果值为1，那么此时监测数值h＝-1×γ×w；同时将计算的监测数值h同步更新发送给侦测平台；

21、s4-5：根据所述步骤s4-2至s4-4，第18+n个bit位起继续执行计算，当出现该第18+n个bit位出现零值，依次继续从第19+n位，第20+n位，…,排查下去，直到出现不为0的bit位则重新开始相应计算。

22、本发明进一步优选方案，所述步骤s5具体包括：

23、信息分析端同步侦测信号数据接收状态并进行分析计算，假如遇到没有及时接收的信息，采取以下处理步骤：

24、s5-1：每对表x进行一次更新后，表x里的全部信息都会被查询一遍，用于检测表中是否接受了存在异常接收的数据信息，采用了数据遍历的方法：首先遍历表x中的每条数据，以采集变送器编号为节点，可以对变送器相应数据通路2和数据通路3的状态进行识别，识别判断处于使用中，相应计算随之暂停；识别判断都处于非使用中，那么可以进行下一步计算，在所述变送器已接收数据里点数器值寻找最高的点数器值，并用s3表示，其次在表中变送器所属行挑选所有整数，所述整数包括在0到最高点数器值s3里整数点区间内挑选其中尚未存储在表x里的全部整数合集，用z表示此整数合集，z＝(z1,z2,…，zt)其中z里全部元素都为正整数；

25、s5-2：信息分析端对集合z中所属全部正整数元素实行操作，获得8×(t+1)个bit位的二进制数据，所述t代表集合z中的所有正整数元素个数，1到8bit位即为采集变送器编号，从第9bit位开始八个bit位为一组与集合z里的一个元素相对应，直到集合z中每个元素都有覆盖到；

26、s5-3:信息分析端借由数据通路2将相对应的转化后的二进制数据传送给变送器所关联的信息接收端，信息接收端对传输过来的信息执行分析操作，同时基于分析获得的采集变送器编号和点数器值，在保存到相关信息接收端的数据里筛查与之对应的存储数据，筛查出的存储数据以二进制表示，同时对筛选出来的全部与要求相匹配的的存储数据分组拼合操作，每组拼合的具体形式：所属点数器1信息、...、所属点数器2信息、校准位，信息接收端将分组拼合的数据依据一定的分组借由数据通路3发送到信息分析端，如果筛选出与条件要求相一致的存储数据则实施分组计算：假定v1即为与条件要求相一致的存储数据的个数，信息接收端借由数据通路3发送存储数据的最高条数记为v2，那么分组发送的频次记为v3,即v3＝[v1/v2]+1，[v1/v2]取v1/v2的值的整数块；

27、s5-4:信息接收端借由数据通路3将数据发送到信息分析端，信息分析端收到全部信息接收端传来的数据，信息分析端借依据所述s4的处理计算方法对信息接收端发送的数据分析计算。

28、本发明进一步优选方案，所述变送器性质包括变送器收集信息的频次、所收集的数据的种类与传输方式。

29、本发明进一步优选方案，所述数据通路2与数据通路3包含非使用和使用两种情况，信息分析端借由数据通路2将数据发送出去这个时刻开始到借由数据通路3收到相关数据这个时刻结束，在此时间跨度里数据通路2和数据通路3都为使用中，信息分析端借由数据通路3收到相关数据后，那么数据通路2与数据通路3使用状态结束，改为非使用中，等待下一次信息传入。

30、本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明可以极大地减少因环境变化及多数据传输通路导致采集变送器产生干扰波动的几率，进而保证数据传输的正确性与稳定性，避免了数据非正常以及数据缺漏遗漏等一系列问题，提高了电费收入预测的准确性，实现最终的精准预测。相关人员可以根据精准的预测结果来规划投资、运营和维护活动，从而优化资源配置，提高经营效率，可以更准确地了解用户的用电需求和习惯，从而提供更加精准和个性化的服务，这不仅可以提高客户满意度，还可以促进长期发展。