一种基于大数据的窃电排查方法技术

本发明专利技术提供的一种基于大数据的窃电排查检测方法，属于反窃电技术领域。包括：S1：获取线路所有用户的用电量时间序列和总损耗电量时间序列；S3：评估线性度相关系数m；S4：判定m最大的用户为公变用户时，进入S5；判定m最大的用户为专变用户时，判定该专变用户为窃电用户，结束排查；S5：获取公变用户所有子用户的用电量时间序列和总损耗电量时间序列；S7：评估线性度相关系数m；S8：获得最前5％的子用户；S10：判断各个最前5％子用户用电量时间序列的频域波特图与公变用户总损耗电量时间序列频域波特图变化趋势是否一致，判定与公变用户总损耗电量时间序列的频域波特图变化趋势一致的子用户为窃电用户，结束排查。结束排查。结束排查。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的窃电排查方法


[0001]本专利技术涉及反窃电
，具体涉及一种基于大数据的窃电排查方法。

技术介绍

[0002]众所周知，窃电行为给供电企业和国有资产带来巨大损失，同时也存在较大的人身及设备安全隐患，严重影响国家经济发展和社会稳定。随着技术的发展，不法分子的窃电方式也不断翻新，为了完成窃电过程往往伴随着破坏供电线路或电表、短接线路等行为。目前现有的低压窃电排查方式主要以读取表计及集中器上的开盖记录、零火线电流进行综合诊断分析，效率较低。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于大数据的窃电排查方法，以解决现有技术中低压窃电排查方式效率较低的技术问题。
[0004]本专利技术提供的基于大数据的窃电排查方法，包括以下步骤：
[0005]S1：锁定需要排查的线路，并从用采系统获取所述线路在预设时段内关口的用电量时间序列和所有用户的用电量时间序列；
[0006]S2：获得所述线路在预设时段内的总损耗电量时间序列；
[0007]S3：评估各个用户用电量时间序列与总损耗电量时间序列的线性度相关系数m，其中，k
i
＝q
i线损
/q
i用户
，N为时间序列中的样本总量，1≤i≤N，q
i线损
为总损耗电量时间序列中第i个点的取值，q
i用户
为用户用电量时间序列中第i个点的取值；
[0008]S4：获得m最大的用户，判断m最大的用户为公变用户或专变用户，判定m最大的用户为公变用户时，则进入步骤S5；判定m最大的用户为专变用户时，判定该专变用户为窃电用户，结束排查；
[0009]S5：锁定所述公变用户为高损台区，并从用采系统获取所述公变用户在预设时段内关口和所有子用户的用电量时间序列；
[0010]S6：获得所述公变用户在预设时段内的总损耗电量时间序列；
[0011]S7：评估所述公变用户各个子用户用电量时间序列与所述公变用户总损耗电量时间序列的线性度相关系数m，其中，k
i
＝q
i线损
/q
i用户
，
N为时间序列中的样本总量，1≤i≤N，q
i线损
为所述公变用户总损耗电量时间序列中第i个点的取值，q
i用户
为所述公变用户子用户用电量时间序列中第i个点的取值；
[0012]S8：对上述m值从大到小依次排序，获得最前5％的子用户；
[0013]S9：获得所述公变用户总损耗电量时间序列的频域波特图和所述最前5％子用户用电量时间序列的频域波特图；
[0014]S10：分别判断各个所述最前5％子用户用电量时间序列的频域波特图与所述公变用户总损耗电量时间序列的频域波特图变化趋势是否一致，判定与所述公变用户总损耗电量时间序列的频域波特图变化趋势一致的子用户为窃电用户，结束排查。
[0015]优选地，步骤S2中，所述线路在预设时段内的总损耗电量时间序列，由所述线路的供入电量时间序列减去所述线路的供出电量时间序列获得；所述线路的供入电量时间序列为所述线路所有用户的用电量时间序列之和；所述线路的供出电量时间序列为所述线路关口的用电量时间序列；
[0016]步骤S6中，所述公变用户在预设时段内的总损耗电量时间序列，由所述公变用户的供入电量时间序列减去所述公变用户的供出电量时间序列获得；所述公变用户的供入电量时间序列为所述公变用户所有子用户的用电量时间序列之和；所述公变用户的供出电量时间序列为所述公变用户关口的用电量时间序列。
[0017]优选地，步骤S9中，所述公变用户总损耗电量时间序列的频域波特图，通过对所述公变用户的总损耗电量时间序列进行傅立叶变换获得；所述m值最大的前5％子用户用电量时间序列的频域波特图，通过对所述子用户的用电量时间序列进行傅立叶变换获得。
[0018]优选地，步骤S1、S2、S5及S6中，所述预设时段可取小时、天、月或年。
[0019]由上述技术方案可知，本专利技术提供的基于大数据的窃电排查方法，从用采系统获得排查线路的关口用电时间序列和所有用户的用电时间序列，通过分别评估总损耗电量时间序列与各用户用电时间序列之间的线性度相关系数m，在时域内找出与总损耗电量时间序列变化趋势最接近的用户，即m最大的用户，并判定为窃电用户，若窃电用户为公变用户，则进一步先通过时域分析，找出m值排名最前5％的子用户，再针对排名最前5％的子用户，用频域分析法在频域内排查出某个子用户为具体的窃电用户，与现有技术相比，本专利技术无需到现场查看开盖记录和零火线电流，即可排查出具体的窃电用户，提高了排查效率，节约了时间和人力资源。
附图说明
[0020]图1为本专利技术的流程图。
[0021]图2为具体实施例一中用户A的用电量时间序列。
[0022]图3为具体实施例一中用户B的用电量时间序列。
[0023]图4为具体实施例一中用户C的用电量时间序列。
[0024]图5为具体实施例一中用户D的用电量时间序列。
[0025]图6为具体实施例一中线路供入电量、供出电量及总损耗电量时间序列。
[0026]图7为具体实施例二中为公变用户B所有子用户线性相关度系数m。
[0027]图8为具体实施例二中子用户1的用电量时间序列。
[0028]图9为具体实施例二中子用户2的用电量时间序列。
[0029]图10为具体实施例二中子用户30的用电量时间序列。
[0030]图11为具体实施例二中子用户49的用电量时间序列。
[0031]图12为具体实施例二中子用户56的用电量时间序列。
[0032]图13为具体实施例二中子用户1用电量与用户B总损耗电量频域波特图变化趋势对比图。
[0033]图14为具体实施例二中子用户2用电量与用户B总损耗电量频域波特图变化趋势对比图。
[0034]图15为具体实施例二中子用户30用电量与用户B总损耗电量频域波特图变化趋势对比图。
[0035]图16为具体实施例二中子用户49用电量与用户B总损耗电量频域波特图变化趋势对比图。
[0036]图17为具体实施例二中子用户56用电量与用户B总损耗电量频域波特图变化趋势对比图。
具体实施方式
[0037]以下结合本专利技术的附图，对本专利技术实施例的技术方案以及技术效果做进一步的详细阐述。
[0038]具体实施例一：
[0039]请参看图1，本实施例中，需要排查的线路，由用户A、用户B、用户C及用户D组成，其中用户A、用户B、用户D为专变用户，用户C为公变用户；
[0040]本实施例提供一种基于大数据的窃电排查方法，包括以下步骤：
[0041]S1：锁定需要排查的线路，并从用采系统获取所述线路在预设时段内关口的用电量时间序列和所有用户的用电量时间序列，设定预设时段为32天，每隔6小时采集一次关口和所有用户的用电量，获得关口的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的窃电排查方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：锁定需要排查的线路，并从用采系统获取所述线路在预设时段内关口的用电量时间序列和所有用户的用电量时间序列；S2：获得所述线路在预设时段内的总损耗电量时间序列；S3：评估各个用户用电量时间序列与总损耗电量时间序列的线性度相关系数m，其中，k
i
＝q
i线损
/q
i用户
，N为时间序列中的样本总量，1≤i≤N，q
i线损
为总损耗电量时间序列中第i个点的取值，q
i用户
为用户用电量时间序列中第i个点的取值；S4：获得m最大的用户，判断m最大的用户为公变用户或专变用户，判定m最大的用户为公变用户时，则进入步骤S5；判定m最大的用户为专变用户时，判定该专变用户为窃电用户，结束排查；S5：锁定所述公变用户为高损台区，并从用采系统获取所述公变用户在预设时段内关口和所有子用户的用电量时间序列；S6：获得所述公变用户在预设时段内的总损耗电量时间序列；S7：评估所述公变用户各个子用户用电量时间序列与所述公变用户总损耗电量时间序列的线性度相关系数m，其中，k
i
＝q
i线损
/q
i用户
，N为时间序列中的样本总量，1≤i≤N，q
i线损
为所述公变用户总损耗电量时间序列中第i个点的取值，q
i用户
为所述公变用户子用户用电量时间序列中第i个点的取值；S8：对...

【专利技术属性】
技术研发人员：舒一飞，康洁滢，刘鹏，梁飞，牛刚，杨琦，樊博，
申请(专利权)人：国网宁夏电力有限公司营销服务中心国网宁夏电力有限公司计量中心，
类型：发明
国别省市：