The invention discloses a user electricity theft identification system based on high-dimensional random matrix, which includes input and output module, scheduling module, data analysis module, local database interface module, remote database interface module and local database. The system uses the high-dimensional random matrix algorithm to synthetically analyze the electric power measurement information data collected by the metrology information system, such as electric quantity, voltage, current, active power, reactive power and power factor. The result is more reliable and can better adapt to the popularization of intelligent meters and the development of intelligent power measurement system. It solves the problems of single data source, large data calculation load, serious misdetection and missed detection. At the same time, after identifying the existence of electricity theft, the system further locates the start time and end time of electricity theft and calculates the time of electricity theft, which provides data support for the inspection of electricity theft and the recovery of electricity charges, and makes up for the defect that the current algorithm can not determine the time of electricity theft.
【技术实现步骤摘要】
一种基于高维随机矩阵的用户窃电行为辨识系统
本专利技术涉及电子信息系统领域,更具体地,涉及一种基于高维随机矩阵的用户窃电行为辨识系统。
技术介绍
通过对计量装置进行干扰或改造等窃电行为会造成电网的非技术性损失,给电力企业造成经济损失。传统的窃电行为识别主要依靠电力稽查人员定期巡检或安装检测装置进行在线监测,需投入大量的人力、财力和物力,且不能达到预期的效果。随着智能电表的普及和电力系统信息化程度的高速发展,电力企业存储了海量用户侧电量数据。通过充分挖掘电力大数据的潜在价值,及时识别用户窃电行为,减少经济损失,对智能电网的发展有重要的意义。然而,现有窃电行为辨识系统主要采用聚类分析法、神经网络法等方法对负荷曲线等单一数据源进行分析,然而随着电磁干扰等高科技窃电手段的出现,窃电对影响往往表现为多参量的同步综合变化,且不同窃电方式表现为不同参量的组合,因此采用单一参量辨识结果可靠性相对较低,且目前系统仅只能判定用户是否具有窃电行为,对于何时窃电、窃电时长多久都无法给出准确判定,不能为后续稽查和电费追补提供依据,具有较大局限性。
技术实现思路
本专利技术的目的是解决上述一个或多个缺陷,提出一种基于高维随机矩阵的用户窃电行为辨识系统。为实现以上专利技术目的,采用的技术方案是:一种基于高维随机矩阵的用户窃电行为辨识系统,包括输入输出模块、调度模块、数据分析模块、本地数据库接口模块、远程数据库接口模块以及本地数据库。优选的是,所述输入输出模块根据待分析用户列表路径通过OLE数据库引擎连接并打开待分析用户列表,利用ADO.NET中的数据集DataSet对象一次性提取所有待分析 ...
【技术保护点】
1.一种基于高维随机矩阵的用户窃电行为辨识系统,其特征在于,包括:输入输出模块(1)、调度模块(2)、数据分析模块(3)、本地数据库接口模块(4)、远程数据库接口模块(5)、本地数据库(6);输入输出模块(1):根据待分析用户列表路径通过OLE数据库引擎连接并打开待分析用户列表,利用ADO.NET中的数据集DataSet对象一次性提取所有待分析用户数据,每个用户占据数据集对象的一行,以数据中的行数据为单位采用FIFO技术创建待分析用户队列供调度模块(2)调用;另外该模块还用于接收数据分析模块(3)的分析结果并通过数据绑定的方法利用DataGrid控件实现结果输出显示;调度模块(2):调用输入输出模块(1)创建的待分析用户队列,并利用FIFO的出队列操作将队列的第一条用户信息出队列后传送给远程数据库接口模块(5),同时使用多线程并发执行技术创建监控线程对数据分析模块(3)进行监控,监控线程与数据分析模块(3)中的数据分析过程并行执行,实时监控数据分析模块(3)的分析进程,监控线程在每次监控到数据分析模块(3)完成数据分析后将待分析用户队列的第一条信息出列并传送给远程数据库接口模块(5)同 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于高维随机矩阵的用户窃电行为辨识系统,其特征在于,包括:输入输出模块(1)、调度模块(2)、数据分析模块(3)、本地数据库接口模块(4)、远程数据库接口模块(5)、本地数据库(6);输入输出模块(1):根据待分析用户列表路径通过OLE数据库引擎连接并打开待分析用户列表,利用ADO.NET中的数据集DataSet对象一次性提取所有待分析用户数据,每个用户占据数据集对象的一行,以数据中的行数据为单位采用FIFO技术创建待分析用户队列供调度模块(2)调用;另外该模块还用于接收数据分析模块(3)的分析结果并通过数据绑定的方法利用DataGrid控件实现结果输出显示;调度模块(2):调用输入输出模块(1)创建的待分析用户队列,并利用FIFO的出队列操作将队列的第一条用户信息出队列后传送给远程数据库接口模块(5),同时使用多线程并发执行技术创建监控线程对数据分析模块(3)进行监控,监控线程与数据分析模块(3)中的数据分析过程并行执行,实时监控数据分析模块(3)的分析进程,监控线程在每次监控到数据分析模块(3)完成数据分析后将待分析用户队列的第一条信息出列并传送给远程数据库接口模块(5)同时继续进行下一次的监控,直到待分析用户队列全部分析完成后读取输入输出模块(1)的所有输出结果并传送给本地数据库接口模块(4);数据分析模块(3):用于接收远程数据库接口模块(5)的用户电力计量信息数据构建高维随机矩阵及其协方差矩阵,并求协方差矩阵特征根λ1≤λ2≤…≤λn;进一步,并利用协方差矩阵特征值的谱分布函数和协方差矩阵特征值的谱分布函数的极限收敛函数分别求取协方差矩阵特征值在复平面的分布与协方差矩阵特征值的谱分布函数的极限收敛函数于复平面上的...
【专利技术属性】
技术研发人员:王鹏,熊仕斌,刘攸坚,傅子明,韦景康,黄健,梁绍基,张毅,洪晓彤,徐振洪,林澧乐,蔡金彪,王馨然,
申请(专利权)人:广东电网有限责任公司,广东电网有限责任公司佛山供电局,
类型:发明
国别省市:广东,44
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