一种智能电表异常用电检测方法技术

本申请公开了一种智能电表异常用电检测方法，采集供应方的供应总能量与消费者的用电能耗，利用数据聚合模型和深度信念网络进行特征数据提取，即计算异常系数，异常系数可表征能量供应方提供的供应总能量与消费者智能电表报告的用电能耗之间的匹配失衡度，由此可查找异常数据，从而检测能量窃取者或缺陷异常的智能电表，以进行损坏电表的更换以及不良信用消费者的清查。相较于传统的检测方法，本申请的智能电表异常用电检测方法可利用每日的电能数据进行异常用电检测，不需要依赖于历史数据集，检测周期短，且检测的准确率高，提高了智能电表异常用电进行日常检测的实用性。

A method for detecting abnormal power consumption of intelligent electricity meter

【技术实现步骤摘要】
一种智能电表异常用电检测方法
本申请涉及智能抄表
，尤其涉及一种智能电表异常用电检测方法。
技术介绍
随着电力技术的发展，智能电表已经开始普及，智能电表(SmartMeters，SM)作为智能电网数据采集的基本设备之一，除了具备传统电能表基本用电量的计量功能以外，还具有双向多种费率计量功能、用户端控制功能、多种数据传输模式的双向数据通信功能、防窃电功能等智能化的功能，为计量数据采集带来极大的便利。受到环境、人为、设计因素的影响，智能电表在使用中仍会出现异常用电问题，例如电表故障或能源窃取，从而造成非技术损失(non-technicallosses,NTL)，所谓NTL是指由配电网侧电力用户的窃电、欺诈等一系列欺骗性用电行为所导致的电能损失。目前，常利用高级量测体系(advancedmeteringinfrastructure，AMI)检测智能电表的异常用电，检测过程中，利用AMI数据的精细粒度，将事件随时间推移以及整个消费者群中的事件与其他信息相关联，从而识别NTL。但是，该检测过程高度依赖于历史数据集，若缺乏完整的攻击样本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能电表异常用电检测方法，其特征在于，包括：/n采集能源供应方提供的供应总能量

【技术特征摘要】
1.一种智能电表异常用电检测方法，其特征在于，包括：
采集能源供应方提供的供应总能量以及数组预设单位时间ti内的用电能耗所述用电能耗为消费者n在第d天的第i个实时用电能耗，其中，ti∈T＝{t1,t2,…,tT},n＝1、2、3、……、N,d＝1、2、3、……、D；
采用分布式数据聚合模型对采集的数组用电能耗进行聚合，得到消耗总能量
利用深度信念网络对供应总能量用电能耗与消耗总能量进行特征数据提取，提取的特征数据包括异常系数ati,n,n＝1、2、3……；
判断异常系数ati,n是否大于0.05或小于-0.05，若异常系数ati,n大于0.05或小于-0.05，则判定智能电表存在异常用电。


2.根据权利要求1所述的智能电表异常用电检测方法，其特征在于，所述异常系数ati,n的计算公式为：



其中，为在第d天、预设单位时间ti时的损耗因子；

为在第d天、预设单位时间t...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏龄，肖勇，翟少磊，金鑫，曹敏，罗鸿轩，陈叶，廖耀华，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司电力科学研究院，南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：云南;53