用电异常的研究方法、装置与计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种用电异常的研究方法、装置、计算机可读存储介质。该方法包括选取现有的用户用电大数据构建用电数据库；采用具有监督功能的多隐藏层神经网络算法，构建用户用电数据分析模型；将用电数据库中的用户用电大数据，输入至用户用电数据分析模型中进行运算，得到用电数据库的运算分析结果集合；获取用户的实时用电数据；将实时用电数据输入至用户用电数据分析模型中进行训练，得到实时分析结果；将实时分析结果与运算分析结果集合进行比对，得到比对结果；根据比对结果，筛选出实时用电数据中的异常用电数据。实现了用电异常的精确检测，且本方案的检测结果不易受到环境因素的影响。

【技术实现步骤摘要】
用电异常的研究方法、装置与计算机可读存储介质
本申请涉及用电异常领域，具体而言，涉及一种用电异常的研究方法、装置、计算机可读存储介质与处理器。
技术介绍
电力工业是国民经济的基础性产业，保证电网企业及时收回电费是确保电力发展的必要条件。但是由于各种原因，目前窃电现象还普遍存在，部分地区甚至还很猖獗，给供电企业也造成巨大损失。虽然我国供电系统已经展开反窃电措施及相关的防窃电措施，但是现有的传统防窃电措施难以发现越来越隐蔽的窃电方式，电力行业大数据中蕴含了大量的事件信息，对于电力公司而言，挖掘其中的异常用电数据具有重大意义。目前针对异常用电的检测研究方法并不多，用电异常的检测分析结果容易因环境因素出现较大误差，影响用电异常的检测。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种用电异常的研究方法、装置、计算机可读存储介质与处理器，以解决现有技术中用电异常的检测分析结果容易因环境因素出现较大误差，影响用电异常的检测的问题。为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种用电异常的研究方法，包括：选取现有的用户用电大数据构建用电数据库；采用具有监督功能的多隐藏层神经网络算法，构建用户用电数据分析模型；将所述用电数据库中的所述用户用电大数据，输入至所述用户用电数据分析模型中进行运算，得到所述用电数据库的运算分析结果集合；获取用户的实时用电数据；将所述实时用电数据输入至所述用户用电数据分析模型中进行训练，得到实时分析结果；将所述实时分析结果与所述运算分析结果集合进行比对，得到比对结果；根据所述比对结果，筛选出所述实时用电数据中的异常用电数据。可选地，所述方法还包括：将所述用电数据库中的正常用电数据输入至所述用户用电数据分析模型中进行运算，得到正常分析结果；将所述实时用电数据中的正常用电数据输入至所述用户用电数据分析模型中进行运算，得到当前分析结果；将所述正常分析结果和所述当前分析结果进行比较，得到比较结果；根据所述比较结果，对所述用户用电数据分析模型的准确性进行校验。可选地，在根据所述比对结果，筛选出所述实时用电数据中的异常用电数据之后，所述方法还包括：将筛选出的所述异常用电数据传输至移动端；所述移动端生成提示信息，所述提示信息用于通知现场检查操作员根据所述异常用电数据进行作业。可选地，在现场检查操作员根据所述异常用电数据进行作业之后，所述方法还包括：采集所述异常用电数据对应的用户的实时用电数据；将所述实时用电数据添加至所述用电数据库中，形成新的用电数据库。可选地，在采集所述异常用电数据对应的用户的实时用电数据之后，所述方法还包括：将所述用户的实时用电数据输入至所述用户用电数据分析模型中进行运算，得到用户实时分析结果；将对所述异常用电数据进行作业之前的用户的用电数据，输入至所述用户用电数据分析模型中进行运算，得到用户历史分析结果；在所述用户实时分析结果和所述用户历史分析结果的相似度，大于预定值的情况下，确定用电异常未解决。可选地，将筛选出的所述异常用电数据传输至移动端，包括：采用网络传输或微波传输的方式，将所述异常用电数据传输至移动端。可选地，将所述实时用电数据输入至所述用户用电数据分析模型中进行训练，得到实时分析结果，包括：将所述实时用电数据输入至所述用户用电数据分析模型中训练多次，得到多个训练结果；将偏差较大的训练结果去除，得到所述实时分析结果。根据本申请的另一个方面，提供了一种用电异常的研究装置，包括：第一构建单元，用于选取现有的用户用电大数据构建用电数据库；第二构建单元，用于采用具有监督功能的多隐藏层神经网络算法，构建用户用电数据分析模型；第一运算单元，用于将所述用电数据库中的所述用户用电大数据，输入至所述用户用电数据分析模型中进行运算，得到所述用电数据库的运算分析结果集合；获取单元，用于获取用户的实时用电数据；训练单元，用于将所述实时用电数据输入至所述用户用电数据分析模型中进行训练，得到实时分析结果；比对单元，用于将所述实时分析结果与所述运算分析结果集合进行比对，得到比对结果；筛选单元，用于根据所述比对结果，筛选出所述实时用电数据中的异常用电数据。根据本申请的又一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读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可读存储介质所在设备执行任意一种所述的用电异常的研究方法。根据本申请的再一个方面，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任意一种所述的用电异常的研究方法。应用本申请的技术方案，通过构建用电数据库，构建用户用电数据分析模型，将用电数据库中的用户用电大数据，输入至用户用电数据分析模型进行运算，得到运算分析结果集合，将实时用电数据输入至用户用电数据分析模型中进行训练，得到实时分析结果，通过比对实时分析结果与运算分析结果，得到比对结果，根据比对结果，从实时用电数据中筛选出异常用电数据。实现了用电异常的精确检测，且本方案的检测结果不易受到环境因素的影响。附图说明构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1示出了根据本申请的实施例的用电异常的研究方法流程图；图2示出了根据本申请的实施例的用电异常的研究装置示意图。具体实施方式需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。需要说明的是，本申请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，以便这里描述的本申请的实施例。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。应该理解的是，当元件(诸如层、膜、区域、或衬底)描述为在另一元件“上”时，该元件可直接在该另一元件上，或者也可存在中间元件。而且，在说明书以及权利要求书中，当描述有元件“连接”至另一元件时，该元件可“直接连接”至该另一元件，或者通过第三元件“连接”至该另一元件。正如
技术介绍
中所介绍的，现有技术中的用电异常的检测分析结果容易因环境因素出现较大误差，影响用电异常的检测，为解决如上用电异常的检测分析结果容易因环境因素出现较大误差，影响用电异常的检测的问题。本申请的实施例提供本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用电异常的研究方法，其特征在于，包括：/n选取现有的用户用电大数据构建用电数据库；/n采用具有监督功能的多隐藏层神经网络算法，构建用户用电数据分析模型；/n将所述用电数据库中的所述用户用电大数据，输入至所述用户用电数据分析模型中进行运算，得到所述用电数据库的运算分析结果集合；/n获取用户的实时用电数据；/n将所述实时用电数据输入至所述用户用电数据分析模型中进行训练，得到实时分析结果；/n将所述实时分析结果与所述运算分析结果集合进行比对，得到比对结果；/n根据所述比对结果，筛选出所述实时用电数据中的异常用电数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种用电异常的研究方法，其特征在于，包括：
选取现有的用户用电大数据构建用电数据库；
采用具有监督功能的多隐藏层神经网络算法，构建用户用电数据分析模型；
将所述用电数据库中的所述用户用电大数据，输入至所述用户用电数据分析模型中进行运算，得到所述用电数据库的运算分析结果集合；
获取用户的实时用电数据；
将所述实时用电数据输入至所述用户用电数据分析模型中进行训练，得到实时分析结果；
将所述实时分析结果与所述运算分析结果集合进行比对，得到比对结果；
根据所述比对结果，筛选出所述实时用电数据中的异常用电数据。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述用电数据库中的正常用电数据输入至所述用户用电数据分析模型中进行运算，得到正常分析结果；
将所述实时用电数据中的正常用电数据输入至所述用户用电数据分析模型中进行运算，得到当前分析结果；
将所述正常分析结果和所述当前分析结果进行比较，得到比较结果；
根据所述比较结果，对所述用户用电数据分析模型的准确性进行校验。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述比对结果，筛选出所述实时用电数据中的异常用电数据之后，所述方法还包括：
将筛选出的所述异常用电数据传输至移动端；
所述移动端生成提示信息，所述提示信息用于通知现场检查操作员根据所述异常用电数据进行作业。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在现场检查操作员根据所述异常用电数据进行作业之后，所述方法还包括：
采集所述异常用电数据对应的用户的实时用电数据；
将所述实时用电数据添加至所述用电数据库中，形成新的用电数据库。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在采集所述异常用电数据对应的用户的实时用电数据之后，所述方法还包括：
将所述用户的实时用电数据输入至所述用户用电数据分析模型中进行运算，得到用户实时分析结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵成，段大鹏，邱明泉，李立刚，李佳玮，王峥，孙健，李乾，庞帅，裴兆仑，
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