一种基于约简离群点算法的窃电辨识方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于约简离群点算法的窃电辨识方法，利用属性约简技术去除了冗余属性，在更小的属性子空间去获取相同或相近的离群数据集，通过计算基于近邻的离群权重来确定离群点集合，根据历史数据集合与用电数据集合的关联，判断离群点集合的所有数据点对应的用户历史负荷数据为窃电数据并输出。同时也公开了该方法的装置。本发明专利技术能快速、有效、准确地辨识出窃电用户，从而为电网工作人员利用用电信息采集系统的数据快速有效地进行反窃电分析提供了新的途径。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于约简离群点算法的窃电辨识方法及装置，属于电力用电领域。
技术介绍
当前，非法窃电的方式五花八门，长期困扰着发供电公司，非法窃电不仅造成了电量的大量流失，还扰乱了供电秩序，更是给电力企业带来了巨大的经济损失。为了更好地排查窃电问题，电力企业需要一种窃电辨识的方法。虽然现有的反窃电方法能辨识出一些窃电现象，但是仍存在一定的局限性，不具有普遍适用性和网络全局性。而且随着智能电表和用电信息采集系统的全面推广，使得用户电表海量数据的远程集抄成为可能，如何利用这些海量数据进行更为全面、快速、准确、有效的窃电辨识，具有极大的现实意义。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于约简离群点算法的窃电辨识方法及装置。为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种基于约简离群点算法的窃电辨识方法，包括以下步骤，步骤1，获取用电负荷管理系统数据库中的用户历史负荷数据并存储至历史数据集合中；以额定容量为基准值将获取的用户历史负荷数据变换成标幺值，同时将变换后的标幺值及相应的属性信息存储至用电数据集合中；步骤2，根据用户历史负荷数据与标幺值之间的一一对应转换关系，关联历史数据集合与用电数据集合；步骤3，利用近邻粗糙集理论对用电数据集合的属性进行约简，计算约简后的用电数据集合中所有数据点的权重；在约简后的用电数据集合中，权重等于一个数据点与其他数据点的距离之和；步骤4，根据权重对约简后的用电数据集合中所有数据点进行排序，筛选权重大小排在前p位的数据点并存储至离群点集合内，根据历史数据集合与用电数据集合的关联，判断离群点集合的所有数据点对应的用户历史负荷数据为窃电数据并输出；其中，p为大于等于1的正整数。变换后的标幺值以数据表的形式存储至用电数据集合，数据表中还记录有变换后的标幺值相应的属性信息。属性信息包括时间属性和负荷属性。约简后的用电数据集合U中，数据点x与数据点y在属性a上的距离等于， d a ( x a , y a ) = | n a q a ( x ) | | U | - | n a q a ( y ) | | U | ]]>其中，表示数据点x在属性a上的近邻，表示数据点y在属性a上的近邻，属性a为时间属性或负荷属性。如果在属性a上的值是离散的，设置近邻参数qa(x)＝0，否则设置qa(x)∈(0,∞)。p的取值范围在10～25之间。一种基于约简离群点算法的窃电辨识方法的装置，包括相连的用户历史负荷数据采集模块和数据服务器；所述用户历史负荷数据采集模块，用以采集电负荷管理系统数据库中的用户历史负荷数据并传送至数据服务器中进行窃电辨识；所述数据数据服务器包括依次连接的数据接收模块、关联模块、属性约简模块和窃电数据确定模块；所述数据接收模块，用以接受用户历史负荷数据并存储至历史数据集合中，以额定容量为基准值将用户历史负荷数据变换成标幺值，同时将变换后的标幺值及相应的属性信息存储至用电数据集合中；所述关联模块，用以根据用户历史负荷数据与标幺值之间的一一对应转换关系，关联历史数据集合与用电数据集合；所述属性约简模块，用以利用近邻粗糙集理论对用电数据集合的属性进行约简，计算约简后的用电数据集合中所有数据点的权重；所述窃电数据确定模块，用以根据权重对约简后的用电数据集合中所有数据点进行排序，筛选权重大小排在前p位的数据点并存储至离群点集合内，根据历史数据集合与用电数据集合的关联，判断离群点集合的所有数据点对应的用户历史负荷数据为窃电数据并输出。p的取值范围在10～25之间。还包括与数据服务器连接的显示模块，用以显示窃电数据。本专利技术所达到的有益效果：本专利技术能快速、有效、准确地辨识出窃电用户，从而为电网工作人员利用用电信息采集系统的数据快速有效地进行反窃电分析提供了新的途径。附图说明图1为本专利技术方法的流程图。图2为本专利技术装置的框图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。如图1所示，一种基于约简离群点算法的窃电辨识方法，包括以下步骤：步骤1，获取用电负荷管理系统数据库中的用户历史负荷数据并存储至历史数据集合中；以额定容量为基准值将获取的用户历史负荷数据变换成标幺值，同时将变换后的标幺值及相应的属性信息存储至用电数据集合中。变换后的标幺值以数据表的形式存储至用电数据集合，数据表中还记录有变换后的标幺值相应的属性信息，属性信息包括时间属性和负荷属性。步骤2，根据用户历史负荷数据与标幺值之间的一一对应转换关系，关联历史数据集合与用电数据集合。步骤3，利用近邻粗糙集理论对用电数据集合的属性进行约简，计算约简后的用电数据集合中所有数据点的权重；在约简后的用电数据集合中，权重等于一个数据点与其他数据点的距离之和。对用电数据集合的属性进行约简的过程为：1、构建决策表T＝(U,A,V,f)，计算决策表达的识别矩阵；其中，U＝{x1,x2,…,xn本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于约简离群点算法的窃电辨识方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1，获取用电负荷管理系统数据库中的用户历史负荷数据并存储至历史数据集合中；以额定容量为基准值将获取的用户历史负荷数据变换成标幺值，同时将变换后的标幺值及相应的属性信息存储至用电数据集合中；步骤2，根据用户历史负荷数据与标幺值之间的一一对应转换关系，关联历史数据集合与用电数据集合；步骤3，利用近邻粗糙集理论对用电数据集合的属性进行约简，计算约简后的用电数据集合中所有数据点的权重；在约简后的用电数据集合中，权重等于一个数据点与其他数据点的距离之和；步骤4，根据权重对约简后的用电数据集合中所有数据点进行排序，筛选权重大小排在前p位的数据点并存储至离群点集合内，根据历史数据集合与用电数据集合的关联，判断离群点集合的所有数据点对应的用户历史负荷数据为窃电数据并输出；其中，p为大于等于1的正整数。

【技术特征摘要】
1.一种基于约简离群点算法的窃电辨识方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1，获取用电负荷管理系统数据库中的用户历史负荷数据并存储至历史数据集合中；以额定容量为基准值将获取的用户历史负荷数据变换成标幺值，同时将变换后的标幺值及相应的属性信息存储至用电数据集合中；步骤2，根据用户历史负荷数据与标幺值之间的一一对应转换关系，关联历史数据集合与用电数据集合；步骤3，利用近邻粗糙集理论对用电数据集合的属性进行约简，计算约简后的用电数据集合中所有数据点的权重；在约简后的用电数据集合中，权重等于一个数据点与其他数据点的距离之和；步骤4，根据权重对约简后的用电数据集合中所有数据点进行排序，筛选权重大小排在前p位的数据点并存储至离群点集合内，根据历史数据集合与用电数据集合的关联，判断离群点集合的所有数据点对应的用户历史负荷数据为窃电数据并输出；其中，p为大于等于1的正整数。2.根据权利要求1所述的一种基于约简离群点算法的窃电辨识方法，其特征在于：变换后的标幺值以数据表的形式存储至用电数据集合，数据表中还记录有变换后的标幺值相应的属性信息。3.根据权利要求1或2所述的一种基于约简离群点算法的窃电辨识方法，其特征在于：属性信息包括时间属性和负荷属性。4.根据权利要求3所述的一种基于约简离群点算法的窃电辨识方法，其特征在于：约简后的用电数据集合U中，数据点x与数据点y在属性a上的距离等于， d a ( x a , y a ) = | n a q a ( x ) | | U | - | ...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑爱霞，范洁，沈秋英，周玉，陈霄，金萍，易永仙，郭兴昕，崔高颖，陈宇沁，李纬，
申请(专利权)人：国网江苏省电力公司电力科学研究院，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32