基于非侵入式负荷监测的违约用电检测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于非侵入式负荷监测的违约用电检测系统，其特征在于，包括：数据获取模块与信息交互模块，可疑用户筛查模块，非典型民用电器筛查模块，违约用电判定指标计算模块，违约用电决策模块及数据信息存储模块。其检测方法主要包括：低压单相用户的用户违约可疑指数计算，可疑用户筛查，非典型民用电器辨识，非典型民用电器判定，违约用电判定指标计算，违约用电决策，本发明专利技术可以在不惊动可疑用户的情况下，对可疑用户进行监测，通过对非典型民用电器和工商业指示性电器综合分析确定可疑用户是否真正存在即“民电商用”行为，再对用户用电总量按照商业用户用电收费标准收取电费。

【技术实现步骤摘要】
基于非侵入式负荷监测的违约用电检测系统及方法
本专利技术属于高级量测体系领域，尤其涉及一种基于非侵入式负荷监测的违约用电检测系统及方法。
技术介绍
随着社会的高速发展，伴随而来的是窃电、违约用电等异常用电行为的大量出现。目前我国供电企业在电量自动化管理方面技术手段相对落后，违约用电等异常用电行为频发，既给电力公司和电力用户造成了巨大经济损失，又严重扰乱了市场经济秩序[1]。“民电商用”是普通居民小区中一种常见的违约用电类型。它是一种擅自将电价高的用电设备接在电价低的供电线路上或私自改变用电类别，以此赚取电价差额的用电行为。目前，我国部分地区直供电价主要可以分为农业用电、居民用电、大工业用电、一般工商业及其它用电等4大类。其中，居民用电包括居民生活用电、学校用电等，一般工商业及其它用电包括普通工业用电、商业用电、非居民照明、非工业用电等。4大类电价中，农业用电及居民用电相对于另外两类用电为低价用电。根据对2017年公开的天津市电网销售电价调研，按照上述分类，非居民生活用电的电价一般是居民生活用电的1.3至2.5倍，这种差价会诱使部分用户“民电商用”。目前，针对“民电商用”的检测，存在缺乏针对性，耗费大量的人力、物力，高度依赖工作人员的工作态度与业务技能等诸多问题。随着供电企业市场的不断开拓，用户的违约用电行为更加多样化和高科技化，使得“民电商用”行为的隐蔽性更强，大大增加了检测难度；此外，很多情况下，即便检测到某用户存在违约用电行为，由于无法入户，无法有效查证。根据工程实践经验，“民电商用”用户的表现有两种：(1)含有居民用户基本不用的工商业电器，(2)某种典型民用电器的使用习惯与正常的民用习惯不符，具体表现在电器日用电总量、累计运行时长和开停次数等方面。对于第(1)种情况，有些电器只在工商业用户中使用，而在居民用户中基本不会使用。例如大功率电烤箱(烤地瓜机、商用披萨烤箱)、大容量干洗机等。本专利技术中，将这类电器统称为非典型民用电器。对于第(2)种情况，有些民用电器具有较强的工商业行为指示性，比如打印机、吹风机、电饭锅(及类似功能的电器)、电脑、洗衣机等，本专利技术中，将这类电器统称为工商业行为指示性电器，简称指示性电器。对于不同类型的商业活动，其指示性电器是不同的。私营打印店店内有多台打印机，且打印机会长时间不间断地使用，小发廊多次使用吹风机，小餐馆会长时间使用电饭锅等。显然，对精确到电器的负荷用电数据进行分析更有助于发现“民电商用”。参考文献[1]熊秋，居民用电异常识别系统的研究实现[D]，北京邮电大学，2018。[2]陈达，低价高用违约用电行为的基本类型[J]，大众用电，2016(2)。[3]余贻鑫，刘博，栾文鹏；非侵入式居民电力负荷监测与分解技术[J]，南方电网技术，2013，7(04):1-5。[4]姚伟智，林幕群，纪素娜，等；基于用电行为分析的低压用户窃电在线监测分析方法研究[J]，中国新通信，2015(2):97-99。
技术实现思路
针对现有技术，本专利技术给出了基于非侵入式负荷监测的违约用电检测系统，对被监测用电用户可以方便、精确的判断是否为“民电商用”，从而及时的抑制低压用户的违约行为。为了解决上述问题，本专利技术提出一种基于非侵入式负荷监测的违约用电检测系统，包括：数据获取模块与信息交互模块，可疑用户筛查模块，非典型民用电器筛查模块，违约用电判定指标计算模块，违约用电决策模块及数据信息存储模块；所述数据获取模块与信息交互模块，利用数据获取功能采集低频负荷用电总量数据，利用非侵入式电力负荷监测技术通过分析负荷用电总量数据获取检测范围内每个电器的负荷用电细节数据，包括电器工作状态，用电功率和累计电量；并通过信息交互功能传递给其他模块，同时信息交互功能还负责系统内部与外界进行数据交互，至少包括监测与分析结果的显示与输出；其中，低频负荷用电总量数据是电力公司源于电能表的计量数据，用于筛查可疑用户，负荷用电细节数据用于判定已经确定的可疑用户是否确实存在违约用电行为；所述可疑用户筛查模块用于检测低压居民用户中违约用电的可疑用户，通过计算用户的违约用电可疑指数，并与违约用电可疑标准指数比较，来判定用户是否为可疑用户；所述非典型民用电器筛查模块用于辨识可疑用户家中使用的电器类型，所述的电器类型至少包括工商业行为指示性电器和非典型民用电器，筛查电器类型中是否存在非典型民用电器，从而直接判定该用户是否使用该类电器实施违约用电行为；所述违约用电判定指标计算模块用于计算违约用电判定指标；所述违约用电决策模块用于综合分析违约用电判定指标，确定可疑用户是否真正存在违约用电行为；所述数据信息存储模块用来存储所述数据获取模块与信息交互模块，可疑用户筛查模块，非典型民用电器筛查模块，违约用电判定指标计算模块，违约用电决策模块的各种数据信息。利用上述基于非侵入式负荷监测的违约用电检测系统的进行违约用电的检测方法，包括以下步骤：步骤一、低压单相用户的用户违约可疑指数计算：根据低压单相用户用电行为异常指标判断被监测用户是否为异常，包括有以下情形：1)设用户与行业电量比值平均值为W1，当W1≥1.4，则该被监测用户为异常；2)设夏秋冬春用电比例为W2，当W2≥1.35，则该被监测用户为异常；3)设用户与行业十月一日前后三个月的平均电量比值为W3，当用户与行业十月一日前后三个月的平均电量比值W3＞1.5，则该被监测用户为异常；4)设用户与行业五月一日前后三个月的平均电量比值为W4，当用户与行业五月一日前后三个月的平均电量比值W4＞1.4，则该被监测用户为异常；5)设用户与行业电量比值为W5，当W5＞1.45，则该被监测用户为异常；被监测用户的违约用电可疑指数V由式(1)计算得到：式(1)中，Km为异常指标Wm的权重，且Km∈[0.5,2]；步骤二、可疑用户筛查：若V＞S0，则该被监测用户为可疑用户，进入步骤三，否则该被监测用户不存在违约用电行为，转至步骤七；其中，S0为违约用电可疑标准指数，S0取值为7；步骤三、非典型民用电器辨识：通过分析非侵入式负荷监测技术获取的该可疑用户一周内用电细节数据，对可疑用户的电器类型进行辨识，包括辨识电器类型和运行状态，辨识完毕，进入步骤四；步骤四、非典型民用电器判定：筛查该可疑用户中的电器类型是否包括居民用户基本不用的工商业电器，若存在，则转至步骤八，否则进入步骤五；步骤五、违约用电判定指标计算：包括基础负荷判定功率P0、指示性电器判定运行时长Tj以及判定开停次数Nj；各项指标的具体计算方法如下：1)获取基础负荷判定功率P0。若用户用电总功率在超过5.5小时的时长处于某一功率范围，则将此功率范围的中心功率值作为基础负荷功率，将多个基础负荷功率的最大值称为基础负荷判定功率P0；若用户用电总功率不存在超过5.5小时的时长处于某一功率范围，则将时长最长的某一功率范围的中心点功率值作为基础负荷判定功率P0；2)计算指示性电器判定运行时长。通过非侵入式负荷监测技术获取的可疑用户用电细节数据，然后从用电细节数据中统计并记录各指示性电器的日累计运行时长和日累计开停次数，得到各指示性电器的状态向量和时长向量其中，表示可疑用户在第j天里第k个指示性电器在监测时段i的状态，且0表示指示性电器处于关闭状态，1表示指示性电本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于非侵入式负荷监测的违约用电检测系统，其特征在于，包括：数据获取模块与信息交互模块，可疑用户筛查模块，非典型民用电器筛查模块，违约用电判定指标计算模块，违约用电决策模块及数据信息存储模块；所述数据获取模块与信息交互模块，利用数据获取功能采集低频负荷用电总量数据，利用非侵入式电力负荷监测技术通过分析负荷用电总量数据获取检测范围内每个电器的负荷用电细节数据，包括电器工作状态，用电功率和累计电量；并通过信息交互功能传递给其他模块，同时信息交互功能还负责系统内部与外界进行数据交互，至少包括监测与分析结果的显示与输出；其中，低频负荷用电总量数据是电力公司源于电能表的计量数据，用于筛查可疑用户，负荷用电细节数据用于判定已经确定的可疑用户是否确实存在违约用电行为；所述可疑用户筛查模块用于检测低压居民用户中违约用电的可疑用户，通过计算用户的违约用电可疑指数，并与违约用电可疑标准指数比较，来判定用户是否为可疑用户；所述非典型民用电器筛查模块用于辨识可疑用户家中使用的电器类型，所述的电器类型至少包括工商业行为指示性电器和非典型民用电器，筛查电器类型中是否存在非典型民用电器，从而直接判定该用户是否使用该类电器实施违约用电行为；所述违约用电判定指标计算模块用于计算违约用电判定指标；所述违约用电决策模块用于综合分析违约用电判定指标，确定可疑用户是否真正存在违约用电行为；所述数据信息存储模块用来存储所述数据获取模块与信息交互模块，可疑用户筛查模块，非典型民用电器筛查模块，违约用电判定指标计算模块，违约用电决策模块的各种数据信息。...

【技术特征摘要】
1.一种基于非侵入式负荷监测的违约用电检测系统，其特征在于，包括：数据获取模块与信息交互模块，可疑用户筛查模块，非典型民用电器筛查模块，违约用电判定指标计算模块，违约用电决策模块及数据信息存储模块；所述数据获取模块与信息交互模块，利用数据获取功能采集低频负荷用电总量数据，利用非侵入式电力负荷监测技术通过分析负荷用电总量数据获取检测范围内每个电器的负荷用电细节数据，包括电器工作状态，用电功率和累计电量；并通过信息交互功能传递给其他模块，同时信息交互功能还负责系统内部与外界进行数据交互，至少包括监测与分析结果的显示与输出；其中，低频负荷用电总量数据是电力公司源于电能表的计量数据，用于筛查可疑用户，负荷用电细节数据用于判定已经确定的可疑用户是否确实存在违约用电行为；所述可疑用户筛查模块用于检测低压居民用户中违约用电的可疑用户，通过计算用户的违约用电可疑指数，并与违约用电可疑标准指数比较，来判定用户是否为可疑用户；所述非典型民用电器筛查模块用于辨识可疑用户家中使用的电器类型，所述的电器类型至少包括工商业行为指示性电器和非典型民用电器，筛查电器类型中是否存在非典型民用电器，从而直接判定该用户是否使用该类电器实施违约用电行为；所述违约用电判定指标计算模块用于计算违约用电判定指标；所述违约用电决策模块用于综合分析违约用电判定指标，确定可疑用户是否真正存在违约用电行为；所述数据信息存储模块用来存储所述数据获取模块与信息交互模块，可疑用户筛查模块，非典型民用电器筛查模块，违约用电判定指标计算模块，违约用电决策模块的各种数据信息。2.一种基于非侵入式负荷监测的违约用电检测方法，其特征在于，利用如权利要求1所述基于非侵入式负荷监测的违约用电检测系统，并包括以下步骤：步骤一、低压单相用户的用户违约可疑指数计算：根据低压单相用户用电行为异常指标判断被监测用户是否为异常，包括有以下情形：1)设用户与行业电量比值平均值为W1，当W1≥1.4，则该被监测用户为异常；2)设夏秋冬春用电比例为W2，当W2≥1.35，则该被监测用户为异常；3)设用户与行业十月一日前后三个月的平均电量比值为W3，当用户与行业十月一日前后三个月的平均电量比值W3＞1.5，则该被监测用户为异常；4)设用户与行业五月一日前后三个月的平均电量比值为W4，当用户与行业五月一日前后三个月的平均电量比值W4＞1.4，则该被监测用户为异常；5)设用户与行业电量比值为W5，当W5＞1.45，则该被监测用户为异常；被监测用户的违约用电可疑指数V由式(1)计算得到：式(1)中，Km为异常指标Wm的权重，且Km∈[0.5,2]；步骤二、可疑用户筛查：若V＞S0，则该被监测用户为可疑用户，进入步骤三，否则该被监测用户不存在违约用电行为，转至步骤七；其中，S0为违约用电可疑标准指数，S0取值为7；步骤三、非典型民用电器辨识：通过分析非侵入式负荷监测技术获取的该可疑用户一周内用电细节数据，对可疑用户的电器类型进行辨识，包括辨识电器类型和运行状态，辨识完毕，进入步骤四；步骤四、非典型民用电器判定：筛查该可疑用户中的电器类型是否包括居民用户基本不用的工商业电器，若存在，则转至步骤八，否则进入步骤五；步骤五、违约用电判定指标计算：包括基础负荷判定功率P0、指示性电器判定运行时长Tj以及判定开停次数Nj，各项指标的具体计算方法如下：1)获取基础负荷判定功率P0；若用户用电总功率在超过5.5小时的时长处...

【专利技术属性】
技术研发人员：栾文鹏，刘博，余贻鑫，肖潇，韦尊，杨劲男，刘子帅，马骁，刘浩，王岩，
申请(专利权)人：天津求实智源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：天津,12