一种异常用电检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种异常用电检测方法及装置，包括：从电网中获取原始用电数据作为训练用电数据；对所述训练用电数据进行预处理，得到训练用电数据样本；基于所述训练用电数据样本，构造异常用电数据样本；利用所述训练用电数据样本和所述异常用电数据样本，训练得到用于检测异常用电数据的异常用电检测模型。利用异常用电检测模型能够得到较为准确的用电数据分类结果，能够应用于电网中实现异常用电检测功能，降低异常用电造成的损失。

A detection method and device for abnormal power consumption

【技术实现步骤摘要】
一种异常用电检测方法及装置
本专利技术涉及电网检测
，尤其涉及一种异常用电检测方法及装置。
技术介绍
非技术性损失(NontechnicalLoss,NTL)是指已经被传送到用户侧使用但是并未被计价的电能，主要由用户窃电或其他欺骗性用电行为造成。传统意义上对用户异常用电的检测主要靠技术人员上门筛查得出，费时费力，检测结果不准确；有些专业的防窃电计量设备具有防窃电功能，但是额外配置，成本过高。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种异常用电检测方法及装置，能够利用数据分析方法实现异常用电检测功能。基于上述目的，本专利技术提供了一种异常用电检测方法，包括：从电网中获取原始用电数据作为训练用电数据；对所述训练用电数据进行预处理，得到训练用电数据样本；基于所述训练用电数据样本，构造异常用电数据样本；利用所述训练用电数据样本和所述异常用电数据样本，训练得到用于检测异常用电数据的异常用电检测模型。可选的，所述异常用电检测模型为深度双向LSTM模型或深度双向GRU模型。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常用电检测方法，其特征在于，包括：/n从电网中获取原始用电数据作为训练用电数据；/n对所述训练用电数据进行预处理，得到训练用电数据样本；/n基于所述训练用电数据样本，构造异常用电数据样本；/n利用所述训练用电数据样本和所述异常用电数据样本，训练得到用于检测异常用电数据的异常用电检测模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种异常用电检测方法，其特征在于，包括：
从电网中获取原始用电数据作为训练用电数据；
对所述训练用电数据进行预处理，得到训练用电数据样本；
基于所述训练用电数据样本，构造异常用电数据样本；
利用所述训练用电数据样本和所述异常用电数据样本，训练得到用于检测异常用电数据的异常用电检测模型。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常用电检测模型为深度双向LSTM模型或深度双向GRU模型。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常用电数据样本包括模拟全部时间窃电数据样本和/或模拟特定时间段窃电数据样本。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练用电数据样本，构造异常用电数据样本，包括：
将所述训练用电数据样本划分为第一数据样本和第二数据样本；
基于所述第一数据样本，构造所述异常用电数据样本。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用所述训练用电数据样本和所述异常用电数据样本，训练得到用于检测异常用电数据的异常用电检测模型，包括：
利用所述异常用电数据样本和所述第二数据样本，训练得到所述异常用电检测模型。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述训练用电数据进行预处理，得到训练用电数据样本，包括：
对所...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈重韬，肖丁，张玙璠，石川，王艺霏，彭柏，来骥，马跃，莫爽，马铭君，吴文睿，郝燕如，张少军，王东升，娄竞，金燊，许大卫，万莹，聂正璞，李坚，李贤，孟德，李信，常海娇，寇晓溪，尚芳剑，纪雨彤，赵阳，辛霆麟，于然，李硕，张实君，王海峰，
申请(专利权)人：国网冀北电力有限公司信息通信分公司，北京邮电大学，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11