本发明涉及电力用户用电管理领域，具体涉及对电表、终端及电力设备的数据进行统计加工，生成用户用电行为优良性评估指数，对于用电行为优良性程度较低的用户进行提示及给出改进建议，指导用户用电行为改进工作。
背景技术：
电力用户的用电行为会对电网产生实质性的影响，不良的用电行为对电网产生较大的负面影响，需要进行改进。但是现有的用电行为优良性分析是基于一个个孤立的评估规则。例如，在一种现有的应用中，仅根据峰总电量比的大小来判断用户用电行为是否为优。而在另一种现有应用中，仅根据日平均负载率来进行用户行为判断。由于各参数之间彼此孤立，各参数仅能反映出用电行为的某个局限的方面，因此用电行为优良性的评估缺乏综合性考虑，这导致对于用电用户是否有待改进的用电行为评估不够准确，很容易出现漏检情况，无法充分的检索到需要改进用电行为的用户，从而无法有效的，有针对性的对具体用户进行用电用电行为宣传、规劝和改进，尤其对于多用户区域，如学生宿舍、工业区等。
技术实现要素：
本发明的目的是公开一种待改进用电用户评估确定方法，与传统解决方案相比，本发明所建立的综合评估方法，能够将众多判断依据的结果进行加权，形成综合反映用户用电行为优良程度的指标，该指标对评估用户用电行为有直接的参考价值，可以极大提高用电管理人员的工作效率和效果。
为了达到上述目的，本发明的技术方案如下：
一种待改进用电用户评估确定方法，包括如下步骤：
步骤一、定义若干个用电行为优良性评估规则，用来评估是否出现待改进用电行为；每个用电行为优良性评估规则输出用rn的表示；当用某一电行为优良性评估规则为待改进，则输出rn为1，否则输出rn为0；所述若干个用电行为优良性评估规则包不少于三个；
步骤二、对于用电行为优良性评估规则，用电行为优良性评估规则对电网不良影响的程度，定义对应的权重系数wn，对于不同类型的待改进用电行为，根据对电网不良影响的程度，对应的权重系数wn＝w1*w2*w3；w1为电网不良影响程度系数，为人工估计经验值，取值范围为【0,100】；w2为区域偏差系数，为被评估用户指标与所在区域电网主变供入侧计量点数据中总体指标的偏差值，当被评估用户指标与所在区域电网主变供入侧计量点数据不可获取时，可人工设置，默认设置为0.5；w3为行业偏差系数，为被评估用户指标与所在行业指标的偏差，当被评估用户指标与所在行业指标的偏差不可获取时，默认设置为0.5；
步骤三、某一用电行为优良性评估规则为待改进，则为此用电行为优良性评估规则的待改进程度确定一个待改进程度系数fn；
fn＝f(t,m,d)；其中t是与待改进行为连续出现的时间长度相关的系数，m是与时间跨度内待改进行为出现的次数相关的系数，d是跟待改进行为有关的程度数值；
步骤四、得到每个用电行为优良性评估规则对用户用电行为优良性指标所贡献的值：rn×wn×fn；
步骤五、对每个用电行为优良性评估规则对用户用电行为优良性指标所贡献的值累加用电行为优良性总指标值r；
步骤六、设置阈值a，当r≥a时，则对应的用户为待改进用电行为用户。
进一步的改进，a＝60。
进一步的改进，所述步骤一中，用电行为优良性评估规则包括月峰总电量比、月平均功率与月最大需量比、月平均负载率和月平均功率因数。
进一步的改进，若月峰总电量比值>60％则判为待改进，输出r1＝1，否则r1＝0；若月平均功率与月最大需量比<50％则判为待改进，输出r3＝1，否则r3＝0；若用户月平均负载率<30％则判为待改进，输出r2＝1，否则r2＝0；若月平均功率因数<0.8则判为待改进，输出r4＝1，否则r4＝0。
进一步的改进，所述月峰总电量比的待改进程度系数为f1＝t1*m1*d1，t1＝“日峰总电量比值>60％"连续出现的数据个数/当月日峰总电量比值数据个数，m1＝当月“日峰总电量比值>60％"的次数/当月日峰总电量比值数据个数，d1＝(月峰总电量比-60％)÷(100％-60％)；对应的权重系数w1＝w1*w2*w3，w1＝人工设置经验值，默认为60，w2＝区域电网月峰总电量比，w3＝1-行业峰总电量比；
所述月平均功率与月最大需量比的待改进程度系数为f2＝t2*m2*d2，t2＝“日平均功率与日最大需量比<50％"连续出现的数据个数/当月日平均功率与日最大需量比数据个数，m2＝当月“日平均功率与日最大需量比<50％"的次数/当月日平均功率与日最大需量比数据个数，d2＝100*(50％-月平均功率与月最大需量比)÷50％；对应的权重系数w2＝w1*w2*w3，w1＝人工设置经验值，默认为30，w2＝1-区域电网月平均功率与月最大需量比，w3＝行业月平均功率与月最大需量比；
所述月平均负载率的待改进程度系数为f3＝t3*m3*d3，t3＝当月最大(每日"负载率<30"连续出现的数据个数/当日负载率数据个数)，m3＝"日平均负载率<30％"的次数/当月日平均负载率数据个数，d3＝100*(30％-月平均负载率)÷30％；对应的权重系数w3＝w1*w2*w3，w1＝人工设置经验值，默认为40，w2＝1-区域电网月平均负载率，w3＝行业月平均负载率；所述月平均功率因数的待改进程度系数为f4＝t4*m4*d4，t4＝当月最大(每日"功率因数<0.8"连续出现的次数/当日功率因数数据个数)，m4＝当月“日平均功率因数<0.8”发生次数/当月日平均功率因数数据个数，d4＝100*(0.8-月平均功率因数)÷0.8；对应的权重系数w3＝w1*w2*w3，w1＝人工设置经验值，默认为60，w2＝|区域电网月平均功率因数-用户月平均功率因数+0.5|，w3＝1-行业月平均功率因数。
本发明的优点：
1.首先，由于在本发明的方法中将多个参数有机地关联起来，从而用户用电行为的判断不再是考虑孤立的某个方面，而是从多方面因素综合考虑。
2.本发明提出的方法针对不同的参数引入了不同的权重，该权重可以调整和平衡各个参数被考量的程度，从而使得评估结果更加符合实际情况，更加合理。
3.本发明所提出的权重中还引入了待改进程度的函数，该函数的引入可以进一步调整和度量用电行为的优良与否。
具体实施方式
实施例1
系统对2017年4月20日的某大用户用电行为总指标进行统计，其中具体数据如下：
按照用电行为优良性总指标值评估模型公式，2017年4月20日该大用户的用电行为总指标值为：
r＝1×((20/30)*(5/30)*(100*(80％-60％)/(100％-60％))*(60*0.3*(1-0.6))+1*((22/30)*(6/30)*(100*(50％-41％)/(50％)))*(30*0.4*0.6)+0+1((64/96)*(30/30)*(100*(0.8-0.62)/0.8))*(60*(0.8-0.62+0.5)*(1-0.88))＝40+19+73.4＝132.4
一般来说，用户的用电优良性总指标值不应超过60。以上结果说明，2017年4月20日这一天，该用户的用电行为存在较大改进的空间，因此给出改进建议，具体来说包括：
·峰总电量比偏高，建议用户减少峰时段的用电量，尽量将负荷转移到非峰时段。对供电来说，可以减少峰时段的电网负荷压力；对用户来说，在采用分时计费电价政策的前提下可以降低电费。
·最大需量与日平均功率偏小，说明用户的用电负荷曲线波动较大，对电网运行存在负面影响。
·功率因数偏低，说明用户的设备使用所消耗的无功功率不合理，会对电网造成负面影响，建议供电公司或用户采取无功补偿措施。
上述实施例仅仅是本发明的一个具体实施方式，不作为对本发明的限定。