用户窃电识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用户窃电识别方法及装置。其中，该方法包括：获取用户的用电数据，其中，用电数据包括多项数据；根据用电数据建立分析模型，确定多项数据分别为用户窃电的概率；对多项数据分别添加权重；通过概率和对应的数据的权重，确定用电数据对应的用户是否为窃电用户。本发明专利技术解决了相关技术中由于电力系统人为对用户的用电数据进行统计分析，确定用户窃电的方式，效率低，误差较大的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
用户窃电识别方法及装置
本专利技术涉及电网安全领域，具体而言，涉及一种用户窃电识别方法及装置。
技术介绍
在电力的供应和采集营销系统中，形成了大量的用户数据。依托这些数据可以对低压居民用户进行反窃电筛查工作，形成各种指标，综合各种指标生成低压居民反窃电分析模型。由于低压居民用户量大，数据采集困难，当前对低压用户进行的反窃电分析投入了相当的人力对数据进行整理和分析，运用诸如EXCEL等分析工具，从提取数据到形成报告耗费了大量的人力资源，效率低下，并且工作中容易出现人为失误造成的错误，从而耗费不必要的经济成本。随着信息化和数据化在传统行业的普及，传统方法显得越来越力不从心，导致用户窃电的确定存在效率低误差大的问题。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种用户窃电识别方法及装置，以至少解决相关技术中由于电力系统人为对用户的用电数据进行统计分析，确定用户窃电的方式，效率低，误差较大的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种用户窃电识别方法，包括：获取用户的用电数据，其中，所述用电数据包括多项数据；根据所述用电数据建立分析模型，确定所述多项数据分别为用户窃电的概率；对所述多项数据分别添加权重；通过所述概率和对应的数据的权重，确定所述用电数据对应的用户是否为窃电用户。可选的，获取用户的用电数据包括：定期从预定的网页或数据库提取用电数据；将所述用电数据保存在本地。可选的，根据所述用电数据建立分析模型，确定多项数据分别为用户窃电的概率之前，还包括：对所述用电数据进行预处理，其中，所述预处理包括下列至少之一：去除无效数据，数据筛选，修正数据。可选的，对所述多项数据分别添加权重包括：根据回归模型，根据已验证的用电数据的用户，确定所述用电数据的多项数据对应的权重。可选的，通过所述概率和对应的数据的权重，确定所述用电数据对应的用户是否为窃电用户包括：通过所述概率和对应的数据的权重，确定所述用电数据的用户的窃电可疑值；在所述窃电可疑值超过预设值的情况下，确定所述用电数据的用户为窃电用户；在所述窃电可疑值不超过所述预设值的情况下，确定所述用电数据的用户为非窃电用户。可选的，通过所述概率和对应的数据的权重，确定所述用电数据对应的用户是否为窃电用户之后，还包括：根据所述用电数据的分析过程数据，生成报告，其中，所述分析过程数据包括下列至少之一：多项数据，多项数据对应的权重，窃电可疑值；将所述报告存储在本地。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种用户窃电识别装置，包括：获取模块，用于获取用户的用电数据，其中，所述用电数据包括多项数据；确定模块，用于根据所述用电数据建立分析模型，确定所述多项数据分别为用户窃电的概率；加权模块，用于对所述多项数据分别添加权重；判定模块，用于通过所述概率和对应的数据的权重，确定所述用电数据对应的用户是否为窃电用户。可选的，所述判定模块包括：确定单元，用于通过所述概率和对应的数据的权重，确定所述用电数据的用户的窃电可疑值；第一判定单元，用于在所述窃电可疑值超过预设值的情况下，确定所述用电数据的用户为窃电用户；第二判定单元，用于在所述窃电可疑值不超过所述预设值的情况下，确定所述用电数据的用户为非窃电用户。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机存储介质所在设备执行上述中任意一项所述的用户窃电识别方法。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任意一项所述的用户窃电识别方法。在本专利技术实施例中，采用获取用户的用电数据，其中，用电数据包括多项数据；根据用电数据建立分析模型，确定多项数据分别为用户窃电的概率；对多项数据分别添加权重；通过概率和对应的数据的权重，确定用电数据对应的用户是否为窃电用户的方式，达到了对窃电用户进行快速准确的确定的目的，从而实现了提高确定用户窃电的准确性和效率的技术效果，进而解决了相关技术中由于电力系统人为对用户的用电数据进行统计分析，确定用户窃电的方式，效率低，误差较大的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的一种用户窃电识别方法的流程图；图2是根据本专利技术实施例的一种用户窃电识别装置的示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。根据本专利技术实施例，提供了一种用户窃电识别方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。图1是根据本专利技术实施例的一种用户窃电识别方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：步骤S102，获取用户的用电数据，其中，用电数据包括多项数据；步骤S104，根据用电数据建立分析模型，确定多项数据分别为用户窃电的概率；步骤S106，对多项数据分别添加权重；步骤S108，通过概率和对应的数据的权重，确定用电数据对应的用户是否为窃电用户。通过上述步骤，采用获取用户的用电数据，其中，用电数据包括多项数据；根据用电数据建立分析模型，确定多项数据分别为用户窃电的概率；对多项数据分别添加权重；通过概率和对应的数据的权重，确定用电数据对应的用户是否为窃电用户的方式，达到了对窃电用户进行快速准确的确定的目的，从而实现了提高确定用户窃电的准确性和效率的技术效果，进而解决了相关技术中由于电力系统人为对用户的用电数据进行统计分析，确定用户窃电的方式，效率低，误差较大的技术问题。上述用户的用电数据包括多项数据，多项数据可以包括用电时间，用电量，在一定能够时间内的用电变化情况等。上述根据用电数据分析模型，可以是根据历史得到的用电数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户窃电识别方法，其特征在于，包括：/n获取用户的用电数据，其中，所述用电数据包括多项数据；/n根据所述用电数据建立分析模型，确定所述多项数据分别为用户窃电的概率；/n对所述多项数据分别添加权重；/n通过所述概率和对应的数据的权重，确定所述用电数据对应的用户是否为窃电用户。/n

【技术特征摘要】
1.一种用户窃电识别方法，其特征在于，包括：
获取用户的用电数据，其中，所述用电数据包括多项数据；
根据所述用电数据建立分析模型，确定所述多项数据分别为用户窃电的概率；
对所述多项数据分别添加权重；
通过所述概率和对应的数据的权重，确定所述用电数据对应的用户是否为窃电用户。


2.根据权利要求1所述的用户窃电识别方法，其特征在于，获取用户的用电数据包括：
定期从预定的网页或数据库提取用电数据；
将所述用电数据保存在本地。


3.根据权利要求1所述的用户窃电识别方法，其特征在于，根据所述用电数据建立分析模型，确定多项数据分别为用户窃电的概率之前，还包括：
对所述用电数据进行预处理，其中，所述预处理包括下列至少之一：
去除无效数据，数据筛选，修正数据。


4.根据权利要求1所述的用户窃电识别方法，其特征在于，对所述多项数据分别添加权重包括：
根据回归模型，根据已验证的用电数据的用户，确定所述用电数据的多项数据对应的权重。


5.根据权利要求4所述的用户窃电识别方法，其特征在于，通过所述概率和对应的数据的权重，确定所述用电数据对应的用户是否为窃电用户包括：
通过所述概率和对应的数据的权重，确定所述用电数据的用户的窃电可疑值；
在所述窃电可疑值超过预设值的情况下，确定所述用电数据的用户为窃电用户；
在所述窃电可疑值不超过所述预设值的情况下，确定所述用电数据的用户为非窃电用户。


6.根据权利要求5所述的用...

【专利技术属性】
技术研发人员：段大鹏，邱明泉，邢其敬，刘恒，李佳玮，赵成，孙健，李乾，庞帅，姚鹏，曾纬和，
申请(专利权)人：国网北京市电力公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11