王永才， 林浩

(1.佛山供電局有限公司， 佛山 528000;2. )

0 引言

隨著社會(huì)的進(jìn)步和人們生活水平的提高，家庭用電占社會(huì)用電的比重日趨增大，增強(qiáng)居民節(jié)約用電的意識，進(jìn)而引導(dǎo)其合理的用電成為節(jié)能減排的重要舉措[1]。據(jù)心理學(xué)研究表明，特征相似的群體之間進(jìn)行某一維度的對比，將更能激發(fā)群體成員的潛在心理意識。為了引出人們潛在的“節(jié)能意識”，依據(jù)家庭特征搜索出每個(gè)家庭的相似鄰里群體，并將他們的用電情況進(jìn)行對比分析，引起家庭用電大戶們的重視，通過這種長期潛移默化的意識影響方式，進(jìn)而達(dá)到節(jié)約用電的效果。但每個(gè)家庭的特征都有所差異，如：住房面積、家用電器、常住人口等。本文將重點(diǎn)闡述如何搜索識別出具有相似特征的鄰里用戶，并提供相似鄰里用電對比的應(yīng)用思路。

1 研究思路

如何識別用戶的用電特征？近年來，國內(nèi)眾多學(xué)者圍繞相關(guān)的課題開展了一些有益的研究，如劉政[2]等提出的基于特征相似度的家庭用電負(fù)荷識別方法，該方法提取家庭用電正常穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)的功率、電流指標(biāo)作為特征參數(shù),利用提取的特征參數(shù)作為識別模板,通過比較待識別負(fù)荷特征參數(shù)與特征識別模板的相似度,并通過最大相似度原則確定家庭用電負(fù)荷的類別；陸俊[3]等提出的一種基于特征信息量的特征優(yōu)選策略,實(shí)現(xiàn)了一種特征自適應(yīng)的用戶用電行為分析方法,完成優(yōu)化的用戶用電行為分析；趙騰[4]等提出的一種采用互信息與隨機(jī)森林算法的用戶用電關(guān)聯(lián)因素辨識及用電量預(yù)測方法，根據(jù)不同用電模式對用戶進(jìn)行群體劃分,并利用互信息矩陣從區(qū)域及行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、氣候條件,以及電力價(jià)格等方面辨識與用戶群體用電量相關(guān)聯(lián)的因素,進(jìn)而構(gòu)建基于隨機(jī)森林算法的用電量大數(shù)據(jù)預(yù)測模型；張素香[5]等提出的一種基于云計(jì)算的居民用電行為分析模型，對智能小區(qū)的居民用電行為展開研究,基于云計(jì)算平臺和并行k-means聚類算法,建立了峰時(shí)耗電率、負(fù)荷率、谷電系數(shù)等時(shí)間序列特征,并采用熵權(quán)法計(jì)算各類特征權(quán)重。

結(jié)合佛山供電局的實(shí)際情況以及對國內(nèi)學(xué)者論著的研究總結(jié)發(fā)現(xiàn)，在實(shí)際生活中，家庭用電主要受收入水平、常住人口、空調(diào)、電熱爐灶、電熱水器等指標(biāo)的影響。這其中，有些指標(biāo)數(shù)據(jù)雖然很難直接獲取，但我們可以從其他維度找到反映該指標(biāo)的影響因素，從而輔助進(jìn)行判斷。例如，每個(gè)家庭的收入水平無法直接獲取，但其所在的區(qū)域(即地理位置)在某種程度上卻是經(jīng)濟(jì)收入高低的一種反映。類似地，每個(gè)家庭的人口數(shù)量也較難獲取，但可以通過其住房面積或用電量來間接衡量。因此，我們選取地理位置、住房面積和空調(diào)用電量等作為尋找用電相似鄰里的特征指標(biāo)。此外，由于現(xiàn)階段家庭用電抄表時(shí)間和周期不統(tǒng)一，所以，需要考慮電量對比口徑的一致性問題，故而將抄表截止時(shí)間作為一個(gè)時(shí)間標(biāo)尺。

2 相似鄰里特征集

2.1 S1特征集

(1) 城市：根據(jù)用電地址可獲取用戶所在城市。

(2) 抄表截止月：將最新一期賬單中最近一個(gè)月電量(完整的)的月份稱為抄表截止月，確保相似鄰里間在對比月都有相應(yīng)的電量數(shù)據(jù)。

(3) 地理位置：通過技術(shù)手段獲取該用戶的用電地理位置，無法獲取坐標(biāo)的情況下，用市區(qū)作為地理位置的初始值。

(4) 住宅面積：根據(jù)用戶的用電情況，利用支持向量回歸模型對其住房面積進(jìn)行預(yù)測。

2.2 S2特征集

用戶是否安裝空調(diào)對其用電結(jié)果有著直接的影響，也間接著反映出用戶的收入支出水平。因而，我們需要對用戶是否安裝空調(diào)進(jìn)行判斷，其方式如下：

(1) 正常用戶。如果該用戶有最近12個(gè)月的電量數(shù)據(jù)且總空調(diào)電量大于200 kW·h，則該用戶過去有空調(diào)，并打上空調(diào)標(biāo)簽。否則，打上無空調(diào)標(biāo)簽。進(jìn)一步，對于無空調(diào)標(biāo)簽用戶，在過去12個(gè)月的夏季(5～10月)時(shí)，若連續(xù)某幾個(gè)月空調(diào)電量大于67，則說明已經(jīng)安裝空調(diào)，并打上空調(diào)標(biāo)簽。

(2) 異常用戶。如果該用戶沒有12個(gè)月的電量數(shù)據(jù)，月基準(zhǔn)電量以(11、12、3、4)中的任意兩個(gè)月及以上電量的平均值代替。

2.3 S3特征集

電熱爐灶：炊事使用的是燃?xì)膺€是電；

熱水裝置：電熱水器、燃?xì)鉄崴?、太陽能熱水器、無；

家庭人口數(shù)：家庭常住人口個(gè)數(shù)。

需要注意的是，S3特征集數(shù)據(jù)可通過營銷活動(dòng)來收集。

3 相似鄰里搜索的思路

假設(shè)相似鄰里的用戶個(gè)數(shù)為P(默認(rèn)為P=100，可調(diào)整)，相似鄰里搜索是一個(gè)較復(fù)雜的過程，其具體步驟如下：

第1步：特征提取。提取A用戶的初始特征集S，必須有城市、地理位置，抄表截止月(完整電量月)，還可能有空調(diào)、電熱水器等特征。

第2步：U型數(shù)據(jù)池。根據(jù)城市、抄表截止月和月電量范圍條件，鎖定有效搜索群體(記為:U型數(shù)據(jù)池)，換句話說，同一城市、相同抄表截止月、抄表截止月的月電量在【10，max(2000,2Mi)】范圍內(nèi)的所有用戶，其中Mi為抄表截止月的電量。

為了便于理解，現(xiàn)舉例說明：佛山市A用戶最近一期賬單時(shí)間為8.12—10.11，且有8、9月份電量分別為460,402，則佛山市、抄表截止月為9、9月的電量在【10，max(2000，2×402)】范圍內(nèi)的所有用戶作為U型數(shù)據(jù)池。

第3步：U型數(shù)據(jù)池用戶數(shù)NT判斷。計(jì)算出U型數(shù)據(jù)池的用戶數(shù)為NT，并判斷NT是否大于P？

(1) 在NT<=P的情況下，將A用戶的“相似鄰里度”字段置為NULL。

如果NT>=60%×P，則為NT個(gè)用戶打上相似鄰里標(biāo)簽，并按月進(jìn)行節(jié)能鄰居和一般鄰居的電量計(jì)算，并轉(zhuǎn)入第10步；

如果NT<60%×P，則剔除抄表截止月這一特征，計(jì)算出全市范圍內(nèi)的用戶數(shù)Nmax。若Nmax>P，則按照面積差的絕對值大小選取前P名用戶(注意：若排名相同，則隨機(jī)選取)；若60<=Nmax

(2) 在NT>P的情況下，轉(zhuǎn)入第4步。

第4步：用戶選取。根據(jù)A用戶的地理位置由近及遠(yuǎn)選取一定數(shù)量用戶N0(默認(rèn)為1 000,可調(diào)整)，且有N0<=NT。

第5步：特征差異值計(jì)算。計(jì)算N0用戶與A用戶地理位置的距離絕對值DN0、面積絕對差值的相對誤差MN0(其中 ，As為用戶A的面積，ai為NT中某一用戶的面積)、空調(diào)匹配值、電熱爐灶匹配值、電熱水器匹配值和其它電器匹配值。

為了明確電器匹配值的計(jì)算方法，以空調(diào)匹配值計(jì)算為例：如果A用戶無空調(diào)，則N0個(gè)用戶中無空調(diào)的匹配值為1，有空調(diào)的匹配值為0,即同有同無都為1，否則為0。注意：若沒有獲取到A用戶某些電器特征，則不考慮N0用戶該部分電器的特征情況，換句話說，這部分電器特征不納入評分計(jì)算范圍。

第6步：計(jì)算每個(gè)用戶的總分。按照一定的計(jì)分準(zhǔn)則，為N0用戶各特征差異值進(jìn)行打分(見表1)。同時(shí)，計(jì)算出每個(gè)用戶的總分，并按照由高到低的順序進(jìn)行排名。

第7步：總分大于0的用戶量判斷。統(tǒng)計(jì)出N0用戶中總分高于0的個(gè)數(shù)S0，并判斷S0是否小于P？若S0>=P，則轉(zhuǎn)入第8步；否則，轉(zhuǎn)入第9步。

第8步：提取相似鄰里(S0>=P)。根據(jù)總分排名情況，取前P名用戶(注意：將與最后一名總分相同的用戶按照面積絕對差值的相對誤差進(jìn)行排序，選擇誤差較小的用戶)，給它們打上相似鄰里標(biāo)簽，并為A用戶在”相似鄰里度“字段記錄上第P名用戶的分?jǐn)?shù)。

第9步：提取相似鄰里(S0

第10步：按月進(jìn)行電量對比計(jì)算。以9月為例，將相似鄰里9月份的月電量由小到大進(jìn)行排序，得到有序的月電量E1、E2,…E25…EP(記為：Ei,其中i=1,2,…,P)，進(jìn)一步，判斷Ei是否<=10？如果Ei<=10，且Ei<=10的用戶個(gè)數(shù)L>50%×P，則剔除10 kW·h及以下用戶后再計(jì)算節(jié)能鄰居(前25%用戶)和一般鄰居(剩余75%用戶)電量；否則，不剔除，將P個(gè)用戶的月電量都用于節(jié)能鄰居和一般鄰居電量計(jì)算。

在上述相應(yīng)步驟中，如果節(jié)能鄰居月電量<=10 kW·h或一般鄰居月電量<=10 kW·h，則表明該用戶周圍的鄰里大多為空房用戶。

為了便于理解，將相似鄰里的整個(gè)搜索過程，其具體細(xì)節(jié)部分請參見上述的相應(yīng)內(nèi)容,如圖1所示。

圖1 相似鄰里搜索流程圖

4 家庭特征匹配評分準(zhǔn)則

用戶家庭用電特征的評分準(zhǔn)則：特征的重要性越大得分越高，連續(xù)特征差異值越小得分越高，離散特征差異值越大得分越高。評分方式具體如下：

第一，連續(xù)特征差異值的離散化。將距離及面積絕對差值的相對誤差離散化，同一離散區(qū)間用戶得分相同。在某種程度上，距離在20 km以上或者面積絕對差值的相對誤差在20%以上用戶已經(jīng)不再是我們非常關(guān)注的鄰里群體。鑒于此，二者的初步劃分方式為：

距離區(qū)間：在(0,20】范圍內(nèi)距離以1 km為單位劃分20個(gè)等間隔區(qū)間，記為D1，D2…D20，而距離為0 km和20 km以上的區(qū)間可分別記為D0、D21。

面積絕對差值的相對誤差區(qū)間：在(0,20%】范圍內(nèi)面積絕對差值的相對誤差以2%為單位劃分成10個(gè)等間隔區(qū)間，記為B1、B2…B10，而面積絕對差值的相對誤差為0和20%以上的區(qū)間可分別記為B0、B11。

第二，電器匹配值得分。電器匹配值為0，則得分為0；電器匹配值為1，則空調(diào)匹配值得分K0>電熱爐灶匹配值得分Z0>電熱水器匹配值得分R0>其它電器匹配值得分Q0>0，且K0>Z0+R0+Q0，Z0

第三，距離和面積得分。距離得分隨面積得分變化而部分變化，而面積的得分也受著電器匹配值得分的制約，它們之間相互制約相互影響，要想給予一個(gè)合理的得分較為困難?，F(xiàn)階段，我們采取的約束措施如下:

面積得分約束不等式：

(1)

距離得分約束不等式：

(2)

根據(jù)上述不等式(1)、(2)的約束條件，給出了各特征差異值的得分，如表1所示。

5 相似鄰里對比應(yīng)用

目前，該方法已在佛山供電局掌上營業(yè)廳APP等多個(gè)移動(dòng)應(yīng)用上使用。

5.1 基于用戶行為心理學(xué)設(shè)計(jì)

斯坦福說服力科技實(shí)驗(yàn)室主任BJ Fogg曾經(jīng)主導(dǎo)研究了關(guān)于用戶行為心理學(xué)的一個(gè)課題，并定義了一個(gè) “福格行為模型”。他這樣闡述用戶行為發(fā)生的條件：一個(gè)行為得以發(fā)生，行為者首先需要有進(jìn)行此行為的動(dòng)機(jī)和操作此行為的能力，接著，如果他們有充分的動(dòng)機(jī)和能力來施行既定行為，他們就會(huì)在被誘導(dǎo)/觸發(fā)時(shí)進(jìn)行。BJ Fogg的行為模型重點(diǎn)在動(dòng)機(jī)、能力、觸發(fā)三個(gè)因素上[9]。

因此，本文的相似鄰里對比應(yīng)用基于用戶行為心理學(xué)進(jìn)行了設(shè)計(jì)，利用用戶的比較、窺探心理，用戶可以看到自己當(dāng)期的用電量與相似鄰居的比較結(jié)果，從而引起用電大戶的重視，起到引導(dǎo)合理用電、節(jié)能減排的效果。

5.2 應(yīng)用功能效果展示

以領(lǐng)獎(jiǎng)臺的方式直觀展示最近一期的相似鄰里用電量排名。分三種角色進(jìn)行排名對比，包括節(jié)能鄰居(相似鄰里月電量排名前25%的所有用戶電量的平均值)、一般鄰居(在相似鄰里中，非節(jié)能鄰居月電量的平均值)以及我家用電量。此外，應(yīng)用還提供相似鄰里的特征解釋，為用戶提供涵蓋住宅面積、周邊距離和空調(diào)使用率的相似鄰里特征信息展示。具體的應(yīng)用效果如圖2所示：

6 總結(jié)

本方法通過為每個(gè)用電家庭構(gòu)建一個(gè)特征庫，包括地理位置、住房面積、有無空調(diào)等，利用專家評分法對各家庭間的特征匹配程度進(jìn)行打分，綜合得分越高的家庭表示相似度越高，進(jìn)而搜索出任何一個(gè)家庭的相似鄰里群體。此外，應(yīng)用在佛山供電局掌上營業(yè)廳APP上，計(jì)算出該群體的節(jié)能用戶和一般用戶的用電量，以便群體中的家庭用戶作為參考對比，進(jìn)而增強(qiáng)用戶的節(jié)能意識，也為供(售)電企業(yè)提供了新的客戶服務(wù)理念，在未來的配售電市場競爭中處于更有利的位置[6-8]。

表1 “相似鄰里”特征差異值得分表

注：(1)在遵循評分準(zhǔn)則的情況下，具體的分?jǐn)?shù)值可以進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整;(2)總分為負(fù)數(shù)的用戶不參與排名計(jì)算。

圖2 相似鄰里用電對比效果圖