一种基于决策树规则生成的专变用户窃电检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于决策树规则生成的专变用户窃电检测方法及系统，该方法首先采集了专变用户的历史智能电表数据和历史窃电记录，接着生成用以表征用户用电异常的电气指标，然后采用决策树生成和剪枝算法建立窃电和正常用户的分类决策树，最后总结可以应用于实地排查的窃电检测规则。本发明专利技术提供的方法可以快速、准确地根据各用户的电气指标，完成对专变窃电和正常用户的分类和识别，有效提高窃电检测的准确度，并且可以生成具体的窃电检测规则，方便实地排查。方便实地排查。方便实地排查。

【技术实现步骤摘要】
一种基于决策树规则生成的专变用户窃电检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及窃电检测
，特别是涉及一种基于决策树规则生成的专变用户窃电检测方法及系统。

技术介绍

[0002]窃电是指用电客户采取非法的隐蔽手段或者其他违规行为实现其用电量计量比实际使用量偏少的过程。窃电过程的发生对于窃电客户而言可以少缴纳用电费用，在巨大的经济利益驱动下，虽然我国采取了出台《窃电法》等相关法律、改进电能计量表等措施防止窃电，窃电行为还是屡禁不止。根据相关数据，国网公司2015年全年被窃电量达到20亿千瓦时，如果按照当时电价为0.58元每千瓦时计算，那么造成的直接经济损失就达到11亿元，占国网公司全年上缴利润的10％，可谓国网公司2015年十分之一的利润被盗窃了。此外，窃电危害甚广，窃电用户私自对电能表改装、对输电线路改接，极易导致电气设备故障、线路短路，甚至导致人员伤亡。
[0003]窃电行为不仅在数量上规模可观，窃电人群也呈现专业化、多元化，窃电主体不仅有个体户和居民用户，更有部分国有企业和事业单位的人员参与其中。而且在巨大经济利益的驱动下，窃电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于决策树规则生成的专变用户窃电检测方法，其特征在于，包括：获取用户原始电气数据，并根据所述原始电气数据计算电气指标；其中，所述电气指标包括：越限频率、环比相似度、离散系数、用电幅值、等效线阻抗、三相不平衡度、电压偏差、功率因数及异常频率；将所述电气指标输入至窃电检测模型，确定所述电气指标对应的用户是否存在窃电行为。2.如权利要求1所述的一种基于决策树规则生成的专变用户窃电检测方法，其特征在于，将所述电气指标输入至窃电检测模型之前，还包括：建立窃电检测模型；包括：计算所述电气指标在不同阈值下的Gini系数；将Gini系数最小的电气指标作为根节点特征，根据电气指标的Gini系数将所述电气指标进行划分为两个样本区间，并通过预设规则，根据电气指标所对应Gini系数生成决策树的各节点。3.如权利要求2所述的一种基于决策树规则生成的专变用户窃电检测方法，其特征在于，所述通过预设规则，根据电气指标所对应Gini系数生成决策树的各节点之后，还包括：通过剪枝策略，根据代价复杂度对所述决策树进行剪枝，优化窃电检测模型。4.如权利要求2所述的一种基于决策树规则生成的专变用户窃电检测方法，其特征在于，所述通过预设规则，根据电气指标所对应Gini系数生成决策树的各节点之后，还包括：获取历史数据，并将历史数据分为训练数据及测试数据；其中，所述历史数据包括：历史窃电用户的用电量数据和标识窃电用户的用电量数据对应的窃电用户标签及历史正常用户的用电量数据和标识正常用户的用电量数据对应的正常用户标签；根据所述训练数据对所述窃电检测模型进行训练；根据所述测试数据对训练后的窃电检测模型进行测试并计算误差值；当误差值小于预设误差值时，结束对所述窃电检测模型进行训练。5.一种基于决策树规则生成的专变用户窃电检测系统，其特征在于，包括：电气指标模块，用于获取用户原始电气数据，并根据所述原始电气数据计算电气指标；其中，所述电气指标包括：越限频率、环比相似度、...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯小峰，蔡永智，卢世祥，郭文翀，周东旭，阙华坤，李健，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司计量中心，
类型：发明
国别省市：