本發(fā)明涉及用電安全、大數(shù)據(jù)、模式識別技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)生寢室違章電器使用監(jiān)測系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

學(xué)生寢室違章電器的使用屢禁不止，反而有愈演愈烈的趨勢，管理人員的工作量愈來愈大。雖然目前市面上有很多針對學(xué)生寢室的惡意負載識別器，但是隨著電器種類的與日俱增，這類負載檢測方法已經(jīng)不能很好的識別違章負載，無法保證學(xué)生寢室的用電安全管理。

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，電力系統(tǒng)也在尋求與時俱進，智能電網(wǎng)的概念應(yīng)運而生。智能電網(wǎng)并沒有精確的定義，但具有四大里程碑意義的技術(shù)：高級計量架構(gòu)(ami)、高級配電運行(ado)、高級輸電運行(ato)和高級資產(chǎn)管理(aam)。ami具有能夠同用戶建立實時通信的特征。

小到一個學(xué)生寢室，大到一個國家，它的實時用電信息均是一個很龐大的數(shù)據(jù)，如何運用新興的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從這些數(shù)據(jù)中獲取有用的信息就變得很有意義。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種既可以有效監(jiān)測學(xué)生寢室的違章電器使用情況，保證用電安全，又可以減少管理人員的工作量的監(jiān)測系統(tǒng)。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的技術(shù)方案是提供一種基于數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)生寢室違章電器使用監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于：包括

智能電表模塊，用于采集各個寢室的實時用電信息；

數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，從智能電表模塊采集的原始數(shù)據(jù)中篩選建模數(shù)據(jù)，然后對篩選出來的數(shù)據(jù)插補缺失值，最后生成樣本；

混合負載識別模塊，對所述樣本中的電壓電流數(shù)據(jù)首先進行傅里葉變換，建立實時特征矩陣，通過對各種主流電器的電壓電流特性建立特征矩陣庫，通過比較實時特征矩陣與特征矩陣庫來判斷學(xué)生寢室使用違章電器的情況，并識別負載種類；

分析處理模塊，對所述樣本，通過瞬時功率法檢驗學(xué)生寢室是否使用大功率的電器，通過功率因素法識別阻性和非阻性負載，通過歷史跳閘次數(shù)判斷是否存在使用違章電器的記錄，結(jié)合混合負載識別模塊的結(jié)果得到使用違章電器的寢室黑名單。

優(yōu)選地，還包括：

管理模塊，對列入黑名單的寢室進行實地檢查；

修改及完善模型模塊，根據(jù)實地檢查反饋的結(jié)果修改混合負載識別模塊和分析處理模塊的模型，完善系統(tǒng)。

優(yōu)選地，所述智能電表模塊由多個智能電表組成，智能電表包括微控制器，微控制器連接通信模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)顯示模塊、繼電器動作模塊和掉電存儲模塊。

優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、混合負載識別模塊、分析處理模塊以及修改及完善模型模塊均運行在hadoop平臺上。

優(yōu)選地，所述智能電表模塊通過無線網(wǎng)絡(luò)將采集到的學(xué)生寢室用電信息實時地傳輸?shù)綌?shù)據(jù)庫模塊中進行存儲，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊從數(shù)據(jù)庫模塊中讀取原始數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)庫模塊采用sqlserver技術(shù)。

優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊基于hadoop平臺的hive進行數(shù)據(jù)的處理，hive將sql轉(zhuǎn)換成可用hadoop運行的mapreduce任務(wù)。

優(yōu)選地，所述混合負載識別模塊基于hadoop平臺的mahout進行大數(shù)據(jù)的用戶特征建模與挖掘。

由于采用了上述的技術(shù)方案，本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下的優(yōu)點和積極效果：本發(fā)明能夠?qū)W(xué)生寢室用電數(shù)據(jù)進行挖掘，有效地輔助管理人員監(jiān)測學(xué)生寢室違章電器的使用情況。可以非人工地采集各寢室用電信息；可以識別出使用違章電器的寢室黑名單，管理人員僅需對黑名單進行斷電或檢查，降低工作量；可以作為一個小區(qū)域的智能電網(wǎng)，在未來完美的融入到更大區(qū)域的智能電網(wǎng)中；可以作為大數(shù)據(jù)挖掘與電力系統(tǒng)結(jié)合應(yīng)用的典范；系統(tǒng)易于維護，可擴展性強。

附圖說明

圖1為本實施例提供的基于數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)生寢室違章電器使用監(jiān)測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為智能電表的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合具體實施例，進一步闡述本發(fā)明。應(yīng)理解，這些實施例僅用于說明本發(fā)明而不用于限制本發(fā)明的范圍。此外應(yīng)理解，在閱讀了本發(fā)明講授的內(nèi)容之后，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以對本發(fā)明作各種改動或修改，這些等價形式同樣落于本申請所附權(quán)利要求書所限定的范圍。

圖1為本實施例提供的基于數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)生寢室違章電器使用監(jiān)測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖，所述的基于數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)生寢室違章電器使用監(jiān)測系統(tǒng)包括智能電表模塊2、數(shù)據(jù)庫模塊4、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊5、混合負載識別模塊9、分析處理模塊13，以及修改及完善模型19等，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊5、混合負載識別模塊9、分析處理模塊13以及修改及完善模型19均運行在hadoop平臺20上。

智能電表模塊2用于采集各個寢室的實時用電信息。由智能電表1進行用電信息實時采集，采集到的信息通過無線通信網(wǎng)絡(luò)+路由3傳送到數(shù)據(jù)庫模塊4，再傳送到數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊5。

結(jié)合圖2，智能電表1包括微控制器，微控制器連接通信模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)顯示模塊、繼電器動作模塊和掉電存儲模塊。智能電表1采集各寢室實時用電信息及跳閘次數(shù)等，并具有雙向通信網(wǎng)絡(luò)。

數(shù)據(jù)庫模塊4采用sqlserver技術(shù)，用于保存用電信息、跳閘次數(shù)以及數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果等。

數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊5包括依次連接的篩選建模數(shù)據(jù)單元6、插補缺失值單元7、生成樣本單元8，通過這些單元對原始數(shù)據(jù)進行一系列處理，為后續(xù)的數(shù)據(jù)計算做好鋪墊。首先從原始數(shù)據(jù)中篩選建模數(shù)據(jù)，然后對篩選出來的數(shù)據(jù)插補缺失值，最后生成樣本。將樣本傳送到hadoop平臺的混合負載識別模塊9進行用戶特征建模，同時傳送到分析處理模塊13進行初步分析。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊5基于hive進行數(shù)據(jù)的處理，hive能將sql轉(zhuǎn)換成可用hadoop運行的mapreduce任務(wù)。

混合負載識別模塊9包括依次連接的電壓電流的傅里葉變換單元10、根據(jù)數(shù)據(jù)完善實時特征矩陣單元11、與特征矩陣庫對比識別單元12。對樣本中的電壓電流數(shù)據(jù)首先進行傅里葉變換，然后形成完善的實時特征矩陣單元，通過比較實時特征矩陣與特征矩陣庫來識別負載的種類，初步判斷學(xué)生寢室是否使用違章電器，并識別負載種類，可以識別出違章電器類別。

混合負載識別模塊9基于hadoop平臺的mahout進行大數(shù)據(jù)的用戶特征建模與挖掘，通過對電壓、電流進行傅里葉變換建立實時特征矩陣，通過對各種主流電器的電壓電流特性建立特征矩陣庫，通過實時特征矩陣與特征矩陣庫的比較來識別學(xué)生寢室使用違章電器的情況。

分析處理模塊13包括依次連接的瞬間大功率檢測單元14、功率因素計算單元15和歷史跳閘次數(shù)統(tǒng)計單元16；通過瞬時功率法檢驗學(xué)生寢室是否使用大功率的電器，通過功率因素法識別阻性和非阻性負載，通過歷史跳閘次數(shù)判斷是否存在使用違章電器的記錄，結(jié)合混合負載識別的結(jié)果得到使用違章電器的寢室黑名單。

混合負載識別模塊9和分析處理模塊13均基于hadoop平臺的mahout進行用戶特征建模.

由混合負載識別模塊9和分析處理模塊13的結(jié)果綜合得出使用違章電器寢室黑名單17，為管理人員實地檢查提供依據(jù)。管理人員實地檢查黑名單寢室，對列入黑名單的寢室進行斷電或檢查18。

修改及完善模型模塊19是指管理人員根據(jù)實地檢查反饋的結(jié)果來修改模型，完善系統(tǒng)。

本發(fā)明基于的平臺hadoop是一個專業(yè)的大數(shù)據(jù)挖掘架構(gòu)，其中hdfs可以只讀、不可修改的存儲大量數(shù)據(jù)，mapreduce可以高可靠的大吞吐量的對大數(shù)據(jù)進行并行計算。