一种基于用电数据回溯的低压反窃电分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于用电数据回溯的低压反窃电分析方法及系统。目前，仅依据用户自身的用电数据对疑似窃电用户进行分析处理，达不到预期的效果。本发明专利技术以用电信息采集系统和一体化线损系统的数据为基础，从一体化线损系统抽取线路日线损数据，从用电信息采集系统中抽取台区日线损数据、低压用户日用电量数据和用户档案数据；对用户的用电量与所属线路或台区的线损率数据进行处理；对数据进行处理后，使用相关性分析算法，对用户的用电量与所属线路或台区的线损率进行回溯分析；进行辅助研判，最终输出疑似窃电用户信息，为现场检查人员提供更有效的依据。员提供更有效的依据。员提供更有效的依据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于用电数据回溯的低压反窃电分析方法及系统


[0001]本专利技术属于反窃电
，涉及一种基于用电数据回溯的低压反窃电分析方法及系统。

技术介绍

[0002]传统反窃电模型大多只依据用户自身用电数据来判断用户是否窃电，这些方法存在的问题在于适用性不高、针对性不强等，并且没有横向分析比较，很难精准定位窃电位置。因此，针对反窃电技术的研究已经成为当今社会的热门话题。
[0003]由于用户的用电行为复杂多变，而用户自身的用电数据不能很好很有效地反映出用户的窃电情况，因此仅仅依据用户自身的用电数据对疑似窃电用户进行分析处理，达不到预期的效果。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种基于用电数据回溯的低压反窃电分析方法及系统，以甄别出疑似窃电的嫌疑用户。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：一种基于用电数据回溯的低压反窃电分析方法，其以用电信息采集系统和一体化线损系统的数据为基础，从一体化线损系统抽取线路日线损数据，从用电信息采集系统中抽取台区日线损数据、低压用户日用电量数据和用户档案数据；对用户的用电量与所属线路或台区的线损率数据进行处理；对数据进行处理后，使用相关性分析算法，对用户的用电量与所属线路或台区的线损率进行回溯分析；进行辅助研判，最终输出疑似窃电用户信息。
[0006]本专利技术主要以窃电行为必然会增加供电线路和用电台区的损耗为突破口，将台区线损相关数据和用户的用电量作为数据源，通过分析线损与用户用电量间的相关性关系，构建基于异动线损的反窃电预警模型；对于用户电量与线损成高相关的用户，进行历史数据回溯，找寻相关性状态变化的时间节点，并分析该用户用电量和损失电量的变化率关系，从而甄别出疑似窃电的嫌疑用户，最终形成疑似窃电用户列表，为现场检查人员提供更有效的依据。
[0007]进一步地，对数据进行处理时，采用以下过滤规则：过滤线损率为空的线损数据；过滤用户日用电数据为空、负值的用户日电量数据；过滤无法与台区或线路线损数据相关联的档案异常的用户档案数据。
[0008]更进一步地，通过皮尔逊相关系数算法计算所有用户用电量与所属线损率的相关性系数。
[0009]再进一步地，当用户用电量与线损率成正极强相关，相关性系数大于0.8时，即用户的用电量增加时，会导致线损率随之升高，反之用户用电量减小时，线损率随之降低，该用户符合假定的窃电情景，存在窃电嫌疑。
[0010]进一步地，采用辅助研判时，对筛选出的用户和所属线路或台区的用电数据进行
进一步合理性分析，包括线损率合理性研断、输入电量合理性研断、用户电量占比合理性研断。
[0011]更进一步地，所述的线损率合理性研断为：只选取台区线损率在5％
‑
50％区间的数据。
[0012]更进一步地，所述的输入电量合理性研断为：只选取日输入电量大于阈值的台区或线路，该阈值默认为500kwh/天，根据实际情况可调。
[0013]更进一步地，所述的用户电量占比合理性研断为：只选取用户电量与输入电量占比为1％
‑
50％区间(参数可调)。
[0014]本专利技术采用的另一种技术方案为：一种基于用电数据回溯的低压反窃电分析系统，其包括：
[0015]数据抽取单元：以用电信息采集系统和一体化线损系统的数据为基础，从一体化线损系统抽取线路日线损数据，从用电信息采集系统中抽取台区日线损数据、低压用户日用电量数据和用户档案数据；
[0016]数据处理单元：对用户的用电量与所属线路或台区的线损率数据进行处理；
[0017]相关性分析单元：使用相关性分析算法，对用户的用电量与所属线路或台区的线损率进行回溯分析；
[0018]辅助研判单元：进行辅助研判，最终输出疑似窃电用户信息。
[0019]本专利技术解决了现有反窃电模型主要以用户自身的用电数据为主，而没有横向集成其它相关数据，如线损、台区线损等数据，为一线稽查人员现场勘查工作提供关联性依据的问题；经过本专利技术的分析和窃电疑似度计算，只需要排查同一区域内疑似度比较高的用户，为现场检查人员提供更有效的依据，从而极大地缩减了工作量。
附图说明
[0020]图1为本专利技术基于用电数据回溯的低压反窃电分析方法的流程图；
[0021]图2为本专利技术基于用电数据回溯的低压反窃电分析系统的结构框图；
[0022]图3为本专利技术应用例相关性系数分布图；
[0023]图4
‑
8为本专利技术应用例中用户用电量与线损率的对比图。
具体实施方式
[0024]下面对本专利技术的具体实施方式作进一步的详述，以使本专利技术的技术方案更易于理解、掌握。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例，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其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0025]实施例1
[0026]本实施例提供一种基于用电数据回溯的低压反窃电分析方法，如图1所示，其以用电信息采集系统和一体化线损系统的数据为基础，从一体化线损系统抽取线路日线损数据，从用电信息采集系统中抽取台区日线损数据、低压用户日用电量数据和用户档案数据；对用户的用电量与所属线路或台区的线损率数据进行处理；对数据进行处理后，使用相关性分析算法，对用户的用电量与所属线路或台区的线损率进行回溯分析；进行辅助研判，最
终输出疑似窃电用户信息。
[0027]本专利技术的数据源，主要包含线损类、用户档案类、用户日用电量等数据。
[0028]1.1用户档案类数据
[0029]表1用户档案类数据
[0030][0031][0032]1.2线损类数据
[0033]表2线损类数据
[0034][0035]1.3用户日用电量数据
[0036]表3电量类数据
[0037][0038]从一体化线损系统和用电信息采集系统抽取的原始数据中可能存在着不完整、不一致、有异常的数据，将影响数据挖掘分析的效率，并导致分析结果的偏差，所以需要对原
始数据进行数据预处理。
[0039]对数据进行处理时，采用以下过滤规则：过滤线损率为空的线损数据；过滤用户日用电数据为空、负值的用户日电量数据；过滤无法与台区或线路线损数据相关联的档案异常的用户档案数据。
[0040]由于用户日用电量和线损率都属于时序类数据，所以本专利技术初期使用皮尔逊相关系数(PPMCC)算法进行验证。其值介于
‑
1与1之间，通常情况下通过以下相关系数取值范围判断变量的相关强度：
[0041]0.8
‑
1.0：极强相关；0.6
‑
0.8：强相关；0.4
‑
0.6：中等程度相关；0.2
‑
0.4：弱相关；0
‑
0.2：极弱相关或无相关。
[0042]通过皮本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于用电数据回溯的低压反窃电分析方法，其特征在于，以用电信息采集系统和一体化线损系统的数据为基础，从一体化线损系统抽取线路日线损数据，从用电信息采集系统中抽取台区日线损数据、低压用户日用电量数据和用户档案数据；对用户的用电量与所属线路或台区的线损率数据进行处理；对数据进行处理后，使用相关性分析算法，对用户的用电量与所属线路或台区的线损率进行回溯分析；进行辅助研判，最终输出疑似窃电用户信息。2.根据权利要求1所述的一种基于用电数据回溯的低压反窃电分析方法，其特征在于，对数据进行处理时，采用以下过滤规则：过滤线损率为空的线损数据；过滤用户日用电数据为空、负值的用户日电量数据；过滤无法与台区或线路线损数据相关联的档案异常的用户档案数据。3.根据权利要求1所述的一种基于用电数据回溯的低压反窃电分析方法，其特征在于，通过皮尔逊相关系数算法计算所有用户用电量与所属线损率的相关性系数。4.根据权利要求3所述的一种基于用电数据回溯的低压反窃电分析方法，其特征在于，当用户用电量与线损率成正极强相关，相关性系数大于0.8时，即用户的用电量增加时，会导致线损率随之升高，反之用户用电量减小时，线损率随之降低，该用户符合假定的窃电情景，存在窃电嫌疑。5.根据权利要求1所述的一种基于用电数据回溯的低压反窃电分析方法，其特征在于，采用辅助研判时，对筛选出的用户和所属线路或台区的用电数据进行进一步合理性分析，包括线损率合理性研断、输入电量合理性研断、用户电量占比合理性研断。6.根据权利要求5所述的一种基...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄荣国，李熊，陆春光，肖涛，张旭，黄金，潘柏良，王朝亮，李亦龙，刘炜，蒋群，宋磊，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司国网浙江省电力有限公司乐清市供电公司浙江华云信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：