基于大数据分析的智能窃电检测系统技术方案

本发明专利技术电力系统技术领域，尤其涉及电能表管理领域，具体为基于大数据分析的智能窃电检测系统，包括采集电能表的计量数据的采集系统、存储计量数据的存储系统和分析判断出现窃电功能的电能表的数据分析系统。在检测到有窃电行为时，启动该系统并判定出具体的出现窃电的电能表。本发明专利技术可以快速检测到窃电行为，并确定窃电的电能表，进而避免公司利益的损失。同时减少了外出逐一检测窃电电表的工作量，提高了检测效率降低了员工的劳动强度。高了检测效率降低了员工的劳动强度。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据分析的智能窃电检测系统


[0001]本专利技术电力系统
，尤其涉及电能表管理领域，具体为基于大数据分析的智能窃电检测系统。

技术介绍

[0002]随着社会经济的不断的发展，用电用户的数量不断增大，用电的消耗也在不断的增大。在过去，一个供电台区就有几块电能表，如果检测到有窃电的行为，则可以派人到现场勘测，确定那个电能表出现窃电，虽然检测麻烦但是由于数量较少还是可以识别出窃电的问题。然而在现在，一个供电台区有成千上百的电能表，如一个由10栋楼组成的小区，一栋30层的高楼就有大约250户需要安装电能表，因此如果出现窃电的现象，逐一进行排查非常的不便，不仅耗费大量的时间还会耗费大量的电能。因此设计一种基于对电能表数据进行分析确定窃电电能表的基于大数据分析的智能窃电检测系统成为一种迫切的要求。

技术实现思路

[0003]本专利技术要解决的技术问题是：提供一种快捷、高效、节省人力和时间的基于大数据分析的智能窃电检测系统。
[0004]本专利技术要解决的技术问题的技术方案是：基于大数据分析的智能窃电检测系统，包括采集电能表的计量数据的采集系统、存储计量数据的存储系统和分析判断出现窃电功能的电能表的数据分析系统。具体的：
[0005]步骤1、选定供电台区并设定判断时段Tp，读取所述供电台区的出线总表在判断时段Tp内的台区总功耗Wz；读取所述供电台区所有的用户电能表在判断时段Tp内的用户功耗Wy
n
并计算出用户总计值其中n为所述供电台区内用户电能表的总数；
[0006]步骤2、计算窃电异常值Wq＝Wz
‑
Wyz，并与窃电预警阈值Wqy比较：
[0007]当Wq>Wqy时，执行步骤3；
[0008]当Wq≤Wqy时，间隔一个免检周期Tm之后，执行步骤1；
[0009]步骤3、设定检测时段Tj，在检测时段Tj读取所述供电台区所有的用户电能表在检测时段Tj内的用户功耗Wyn，选出用户功耗Wyn＝0的用户电能表并去除；
[0010]步骤4、读取检测时段Tj内所有用电的用户电能表的用户功耗Wyy并计算出用电用户总计值其中m为检测时段Tj内用电的用户个数且n
‑
m≥1；同时读取检测时段Tj内台区总功耗Wz；
[0011]步骤5、计算窃电嫌疑值Wqj＝Wz
‑
Wyyz，并与窃电预警阈值Wqx比较：
[0012]当Wqj＞Wqx时，将用电的用户电能表标记为嫌疑表Bx，将未用电的用户电能表标记为正常值Bz；
[0013]当Wqj≤Wqx时，将未用电的用户电能表标记为嫌疑表Bx，将用电的用户电能表标记为正常值Bz；
[0014]在检测时段Tj读取嫌疑表Bx的用户电能表在检测时段Tj内的用户功耗Wyn，选出
用户功耗Wyn＝0的用户电能表并标记之后执行步骤5；
[0015]当嫌疑表Bx的数量为1时确定所述嫌疑表Bx为窃电嫌疑表，并到嫌疑表的现场去检测。
[0016]更好的，所述判断时段Tp为1天、1周或1月。
[0017]更好的，所述检测时段Tj为30秒、1分钟或者5分钟。
[0018]更好的，所述免检周期Tm为1天或者1周。
[0019]更好的，所述步骤4中当n
‑
m＝1或者n
‑
m＝2时执行步骤5，当n
‑
m>2时进入下一个检测时段并执行步骤4。
[0020]更好的，设定供电台区的窃电预警阈值序列Wqx(t,s)其中t为检测时段Tj，s为用电的用户电能表的数量；
[0021]所述窃电预警阈值序列Wqx(t,s)对应设置j个存储空间，每个存储空间存储一个实际的损耗预警阈值Wsh
j
；
[0022]当需要进行比对时根据检测时段Tj和该时段用电的用户个数在窃电预警阈值序列Wqx(t,s)中查找所述检测时段Tj和该时段用电的用户个数对应的存储空间，并对存储空间的数据进行平均值计算得到窃电预警阈值其中μ为预警系数且μ>1。
[0023]更好的，所述步骤5中：
[0024]当Wjx≤Wqx时，将Wjx的数据存储到检测时段Tj和该时段用电的用户个数对应的j个存储空间内存入时间最早的一个存储空间内。
[0025]更好的，所述判断时段Tp的终止点为当天的日期，起始点为前推判断时段Tp天数的日期。
[0026]更好的，所述步骤3中：
[0027]检测时段Tj通过提取判断时段Tp内的历史数据进行计算；
[0028]在检测时段Tj计算完成之后，再次设定起始点并读取新的检测时段Tj的历史数据并计算直到找出窃电电能表。
[0029]更好的，所述步骤3中：
[0030]检测时段Tj在发现窃电后，通过累积当前的实时数据进行计算，且检测时段Tj的起始点设定为11:30至13:30的时间点或者是17:00至20:00的时间点。
[0031]本专利技术的有益效果为：
[0032]1、可以通过数据的分析确定窃电的电能表。
[0033]2、减少了外出逐一检测窃电电表的工作量，提高了检测效率降低了员工的劳动强度。
[0034]3、可以快速检测到窃电行为，并确定窃电的电能表，进而避免公司利益的损失。
附图说明
[0035]图1是本专利技术一种实施例的系统组成示意图。
[0036]图2是查表系统的一种示意图。
[0037]图3是本专利技术一种实施例的控制方法的流程图。
[0038]图中：
[0039]300、数据分析系统；200、存储系统；100、采集系统；
具体实施方式
[0040]为使本专利技术的技术方案和有益效果更加清楚，下面对本专利技术的实施方式做进一步的详细解释。
[0041]基于大数据分析的智能窃电检测系统，该系统基于国家电网的调度服务系统中的硬件设施和服务器的系统。该系统包括采集系统100、存储系统200和数据分析系统300。其中采集系统100包括位于服务器端的通信前置机、设置于供电台区的通信管理机和具有通信功能的电能表。通信前置机用于与通信管理机通信，多采用网络通信，可以通过网线或者光缆或者是无线信号实现通信，其中无线信号可以采用4G信号、5G信号或者是NB
‑
IoT通信。通信前置机将所有的通信管理机的数据收集并通过服务器存储到存储系统中。通信管理机主要用以实现电能表数据的采集、汇总和转发。如图2中所示，TX即为通信管理机，负责采集所在供电台区的电能表的数据，所在台区的电能表包括B1、B2一直到Bn。由于电能表多采用485通信、232通信、can总线通信等，因此需要通信管理机进行数据的收集和转发，将所有的电能表的数据汇总并以网络信号的形式发送到通信前置机。目前，电能表一般具有多种通信方式。
[0042]数据分析系统300主要用于读取存储系统200中存储的电能表的计量数据并分析判断出现窃本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于大数据分析的智能窃电检测系统，其特征在于：包括：采集系统(100)，采集电能表的计量数据；存储系统(200)，存储采集系统采集的电能表的计量数据；数据分析系统(300)，读取存储系统中存储的电能表的计量数据并分析判断出现窃电功能的电能表，具体的：步骤1、选定供电台区并设定判断时段Tp，读取所述供电台区的出线总表在判断时段Tp内的台区总功耗Wz；读取所述供电台区所有的用户电能表在判断时段Tp内的用户功耗Wy
n
并计算出用户总计值其中n为所述供电台区内用户电能表的总数；步骤2、计算窃电异常值Wq＝Wz
‑
Wyz，并与窃电预警阈值Wqy比较：当Wq>Wqy时，执行步骤3；当Wq≤Wqy时，间隔一个免检周期Tm之后，执行步骤1；步骤3、设定检测时段Tj，在检测时段Tj读取所述供电台区所有的用户电能表在检测时段Tj内的用户功耗Wyn，选出用户功耗Wyn＝0的用户电能表并去除；步骤4、读取检测时段Tj内所有用电的用户电能表的用户功耗Wyy并计算出用电用户总计值其中m为检测时段Tj内用电的用户个数且n
‑
m≥1；同时读取检测时段Tj内台区总功耗Wz；步骤5、计算窃电嫌疑值Wqj＝Wz
‑
Wyyz，并与窃电预警阈值Wqx比较：当Wqj＞Wqx时，将用电的用户电能表标记为嫌疑表Bx，将未用电的用户电能表标记为正常值Bz；当Wqj≤Wqx时，将未用电的用户电能表标记为嫌疑表Bx，将用电的用户电能表标记为正常值Bz；在检测时段Tj读取嫌疑表Bx的用户电能表在检测时段Tj内的用户功耗Wyn，选出用户功耗Wyn＝0的用户电能表并标记之后执行步骤5；当嫌疑表Bx的数量为1时确定所述嫌疑表Bx为窃电嫌疑表，并到嫌疑表的现场去检测。2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的智能窃电检测系统，其特征在于：所述判断时段Tp为1天、1周或1月。3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的智能窃电检测系统，其特征在于：所述检测时段Tj为30秒、1分钟或者5分钟。...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘刚，石晶磊，陈龙，范伟健，张琦，李鹏飞，范宏伟，唐翠翠，王东，冀章，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司蒙阴县供电公司，
类型：发明
国别省市：