一种异常用电行为辨识方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种异常用电行为辨识方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：根据当前台区设置的至少一个采集点的线损数据，构建所述当前台区的当前线损曲线；根据所述当前台区设置的所述至少一个采集点的电流数据和各所述采集点所属用户的电流数据，构建所述当前台区的当前电流差异曲线；根据所述当前线损曲线和所述当前电流差异曲线，确定所述当前台区是否存在异常用电行为；通过上述技术方案，对台区的线损曲线和电流差异曲线进行综合分析，准确辨识出了该台区是否存在异常用电行为。行为。行为。

【技术实现步骤摘要】
一种异常用电行为辨识方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及数据分析、处理
，尤其涉及一种异常用电行为辨识方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]电力用户用电行为主要包括生产性、技术性和异常三大类。其中，生产性行为是其生产计划的实施造成的用电变化，技术性是线路和变压器损耗等可计算损耗，而异常通常指电力用户的窃电、欺诈等异常用电行为。
[0003]目前，对异常用电行为分析主要集中在两个方面。一个是根据统计方法来计算电阻、线损、非技术损失等来判断。但这类方法存在一个缺点，因为配电网中的技术损失存在着多种可能，无法精确计算，并且这些方法不能对窃电用户进行精准的定位。另一种是采用数据挖掘和机器学习技术，如模式识别和决策树等，用来发现不正常的用电模式。但这类方法通常需要大量的窃电样本对模型进行训练，以提高窃电辨识率，若窃电样本数量较少或窃电样本类型单一，则模型的有效性难以保证，影响辨识结果的准确度。
[0004]由此可见，针对异常用电行为分析相关的研究方法多样且已取得一定的成果，但上述方法对低压用户实施的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常用电行为辨识方法，其特征在于，包括：根据当前台区设置的至少一个采集点的线损数据，构建所述当前台区的当前线损曲线；根据所述当前台区设置的所述至少一个采集点的电流数据和各所述采集点所属用户的电流数据，构建所述当前台区的当前电流差异曲线；根据所述当前线损曲线和所述当前电流差异曲线，确定所述当前台区是否存在异常用电行为。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前线损曲线和所述当前电流差异曲线，确定所述当前台区是否存在异常用电行为，包括：根据所述当前线损曲线和标准线损曲线，计算所述当前台区的线损波动差异值，并根据所述线损波动差异值，确定所述当前台区是否存在疑似异常用电行为；若存在，则根据所述当前线损曲线和所述当前电流差异曲线，对所述当前台区的疑似异常用电行为进行验证，若验证通过，则确实所述疑似异常用电行为为实际异常用电行为。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前线损曲线和标准线损曲线，计算所述当前台区的线损波动差异值，并根据所述线损波动差异值，确定所述当前台区是否存在疑似异常用电行为，包括：根据所述当前线损曲线和所述标准线损曲线，确定所述线损波动差异值的波动方向；若所述波动方向为正向波动，且所述线损波动差异值超过第一预设线损阈值，则确定所述当前台区的低压用户侧存在疑似异常用电行为；若所述波动方向为负向波动，且所述线损波动差异值超过第二预设线损阈值，则确定所述当前台区的总表侧存在疑似异常用电行为。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前线损曲线和所述当前电流差异曲线，对所述当前台区的疑似异常用电行为进行验证，若验证通过，则确实所述疑似异常用电行为为实际异常用电行为，包括：确定所述当前电流差异曲线的变化率是否大于预设变化率阈值；若是，则确定所述当前电流差异曲线与所述当前线损曲线在各时间点中的第一相关系数；若连续时间段内的第一相关系数超出预设相关系数阈值，且所述连续时间段大于预设时间段阈值，则确定所述当前台区存在实际异常用电行为。5.根据权利要求2所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁振，赖小可，李春建，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司惠州供电局，
类型：发明
国别省市：