特定日期时段房屋用电量变化检测及断电合规性验证技术咨询

咱们先把核心需求拆明白：要判断某套房屋在要求停用电的特定时段里，有没有真的按要求断电。结合你手里的house、datetime、electricity usage（kWh）三列数据，下面是一步步可落地的实操方案：

1. 先把数据整理干净（预处理） #

这一步是基础，不然后面的分析全是错的：

• 把datetime列转换成时间戳格式（别留成字符串），比如用Python的话，直接pd.to_datetime(df['datetime'])就能搞定，这样才能精准筛选时段。
• 先把目标房屋的所有数据单独拎出来：df_target = df[df['house'] == 你要查的房屋ID]。
• 把要求的停用电时段也转换成和datetime一致的时间范围，比如要求是2017-11-24 08:00:00到2017-11-24 18:00:00，就定义start_time = pd.Timestamp('2017-11-24 08:00:00')，end_time = pd.Timestamp('2017-11-24 18:00:00')。

2. 提取目标时段的用电量数据 #

从目标房屋的数据集里，精准筛选出要求停用电时段内的记录：

# Python pandas示例代码
target_period_data = df_target[(df_target['datetime'] >= start_time) & (df_target['datetime'] <= end_time)]

然后计算这个时段的核心指标：

• 总用电量：total_usage = target_period_data['electricity usage'].sum()
• 平均用电量：avg_usage = target_period_data['electricity usage'].mean()

3. 设定判断标准（两种思路可选） #

思路A：直接判断是否趋近于0（简单粗暴） #

如果要求是完全断电（允许极低的待机功耗），可以给个合理的阈值——比如根据你的数据采样间隔，设定平均用电量<0.05kWh/采样周期，或者总用电量<0.5kWh，就认为执行了要求。
示例逻辑：

threshold = 0.05  # 这个值要根据你的实际数据调，比如半小时采样一次的话，待机功耗大概0.02kWh左右
if avg_usage < threshold:
    print("该房屋已执行停用电要求")
else:
    print("该房屋未执行停用电要求")

思路B：对比自身同期历史数据（更严谨） #

如果担心不同时段的正常用电差异（比如工作日和周末用电不一样），就拿目标时段和房屋过去同一周期的正常用电量对比：

• 比如要求停用电的是周四08:00-18:00，就提取过去所有周四同一时段的用电量，算平均值和标准差。
• 如果目标时段的用电量比正常平均值低90%以上，或者低于「正常平均值-2倍标准差」，就判定为执行了停用电要求。
  示例逻辑：

# 提取过去所有周四08:00-18:00的用电量（注意Python里weekday是0=周一，3=周四）
normal_periods = df_target[
    (df_target['datetime'].dt.weekday == 3)
    & (df_target['datetime'].dt.hour >=8)
    & (df_target['datetime'].dt.hour <=18)
]
normal_avg = normal_periods['electricity usage'].mean()
normal_std = normal_periods['electricity usage'].std()

# 对比判断
if avg_usage < normal_avg - 2*normal_std:
    print("该房屋已执行停用电要求")
else:
    print("该房屋未执行停用电要求")

4. 特殊情况要注意 #

• 如果目标时段里没有数据记录：别直接下结论，先排查是不是数据采集出问题了。
• 如果房屋本身平时用电量就极低（比如空房）：思路A的阈值要调低，或者直接用思路B对比自身历史数据更靠谱。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Billy Fung