基于电力大数据的政务数据支撑服务系统及其在人口普查工程中的应用浅析

王云峰 姜洪水 宋宝松 杜晔

1. 国网黑龙江省电力有限公司 黑龙江 哈尔滨 150090；2. 北京国电通网络技术有限公司 北京 100070

1 人口普查业务模型

1.1 空置住户识别模型

住房空置模型可协助人口普查工作人员判断住房是否空置。主要通过用户的近期用电量，充分考虑住户历史用电情况，利用聚类算法，按照用电量对住户进行分类，对处于不同用电量梯度的每类用户群体，分别设置空置用电量阈值。住房空置模型按照空置时间长短分为一周空置、两周空置、一月空置、半年空置四类，一周空置住户的判断准则如下：①当住户周用电量均值小于特定阈值α1时；②住户用电量周变异系数小于特定阈值β1时；③当住户周用电量均值小于特定阈值α2，且住户周用电量变异系数小于特请阈值β2时。

其中，用电量变异系数为用电量标准差与平均用电量的比值，α1，α2，β1，β2均由住户用电行为分析得到，α1＜=α2，β1＜=β2。

当住户上一周用电量满足上述任一准则时，即可判定该住房一周空置；当住户连续两周满足上述任一个准则时，则可判定住房两周空置；依次类推，识别月空置、半年空置、全年空置等住房。

1.2 候鸟住户识别模型

候鸟住户指一年内持续在家时间及不在家时间均超过半个月的住户。模型通过住户用电量规律进行分析，准确识别住户候鸟行为。候鸟住户识别的模型本质是住户两周空置表和住户两周不空置表的维护与合并：先由住房空置模型生成住户空置表，由住户不空置模型生成住房不空置住户表，同时存在于两个表中的用户，即为候鸟住户。……