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申请/专利权人：国网山东省电力公司泰安供电公司

摘要：本发明提供的多维场景下企业能耗异常成因分析方法及系统，涉及企业能耗异常辨识技术领域，方法包括：获取企业能耗数据；对企业能耗数据进行预处理；计算企业碳排放的综合能源能耗；对企业能耗曲线进行聚类，获取不同能耗模式下标准能耗曲线；划分企业用能场景；基于轮廓系数和分离指数确定最佳聚类数K；构建基于预设算法的企业能耗规范区间；确定企业能耗异常特征参数；建立企业能耗异常典型场景库；对企业能耗异常成因进行研判。本发明考虑到企业能耗不同模式及时间场景划分，提出多维场景下企业能耗动态规范区间建立，提高对于企业能耗异常研判的准确性，并实现对企业能耗异常成因的精准定位。

主权项：1.多维场景下企业能耗异常成因分析方法，其特征在于，方法包括：S1、获取企业能耗数据；S2、对企业能耗数据进行预处理；S3、计算企业碳排放的综合能源能耗；S4、对企业能耗曲线进行聚类，获取不同能耗模式下的标准企业能耗曲线；S5、基于标准企业能耗曲线获取企业用能场景；S6、基于轮廓系数和分离指数确定最佳聚类数K；S61、采用轮廓系数法对最佳聚类个数进行初步选择，选定最佳聚类个数取值范围；S62、定义聚类综合评价指标C； 式中PC表示隶属系数，SE表示分离指数； 式中，k表示第k个簇类，n表示第n个样本，m为聚类维数，表示数据点n属于i类的隶属度； 式中，N表示数据总个数，k表示第k个簇类，n表示第n个样本，数据点n属于i类的隶属度，和表示簇类i和j的簇类中心，表示第n个样本数；S7、构建企业不同能耗模式下各场景的企业能耗规范区间；S71、采用步骤5获得的最佳聚类个数进行K-means++算法进行聚类；S72、统计各簇类数目，选取数目最多的簇类作为主簇；S73、采用3西格玛法则对主簇进行处理并选取处理后主簇的最大和最小值构成企业能耗规范区间的上下限；S74、重复S71-S73的步骤，直到获得所有能耗模式下企业各场景的能耗规范区间；S8、确定企业能耗异常特征参数；S9、建立企业能耗异常典型场景库；S91、当检测到企业能耗出现异常时，记录异常时间段，并将异常时间对应的故障参数传输给相关企业；S92、企业接收故障参数，并实时监测寻找具体故障，将故障类型作为标签，通过数据通信的方式，反馈给企业能耗异常研判系统；S93、企业能耗异常研判系统对故障进行初始聚类，确定初始点聚类中心以及初始聚类个数；S10、对企业能耗异常成因进行研判；S101、初始聚类个数为k，初始聚类中心;其中， n表示故障相关参数的个数；S102、计算实时数据到各初始聚类中心的距离；S103、更新聚类中心点个数；S104、自适应匹配采样点到每各聚类中心所在的簇，不断更新聚类中心；S105、将实时异常能耗数据匹配到距离最近的聚类中心所在的簇类，获取异常成因，并对成因进行验证。

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