一种适用于高供低计专变用户的用电检测方法及检测终端技术

本发明专利技术公开了一种适用于高供低计专变用户的用电检测方法及检测终端，包括对输入数据进行预处理，并输出检测数据；将检测数据输入用电不平衡特征模型、电压异常特征模型、电流异常特征模型，获得用电不平衡特征序列、电压异常特征序列、电流异常特征序列；获得异常指数序列；确定异常阈值p，若t

【技术实现步骤摘要】
一种适用于高供低计专变用户的用电检测方法及检测终端


[0001]本专利技术涉及电力领域，具体涉及一种适用于高供低计专变用户的用电检测方法及检测终端。

技术介绍

[0002]电网的损耗可分为技术性损耗和非技术性损耗。技术性损耗来源于电力传输过程的热量耗散。而非技术性损耗则主要源于用户的非法用电行为,即电力盗窃。非法用电行为不仅危害电网的安全稳定运行,还严重损害了电力公司的经济利益。如何有效检测非法用电行为,减少非法用电带来的经济损失,维护用电秩序,一直是国内外学者研究的重点。
[0003]传统上,非法分子可以通过篡改仪表、私拉电线等手段进行窃电。近年来,随着智能电网的建设,高级计量架构(AMI)搭配智能电表可以定期自动报告用户的用电信息,从而达到监管和计费的目的。
[0004]目前用户用电采集系统能进行一定程度的异常用电分析并记录,通过接口上报到相关部门，对这些数据的技术分析能探查到一定数量的异常用电用户,跟踪重点用户用电情况﹐但随着AMI体系下异常用电模式的多样化,窃电行为越来越隐蔽,异常用电行为与正常用电行为的区分度越来越小,本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于高供低计专变用户的用电检测方法，其特征在于，包括：通过数据预处理模型对输入数据进行预处理，并输出检测数据；将检测数据输入用电检测模型，检测后输出异常数据；所述用电检测模型的检测方法包括：将检测数据输入用电不平衡特征模型，获得用电不平衡特征序列；将检测数据输入电压异常特征模型，获得电压异常特征序列；将检测数据输入电流异常特征模型，获得电流异常特征序列；通过压电不平衡特征序列、电压异常特征序列和电流异常特征序列获得异常指数序列；确定异常阈值p，若t
n
＞p，则判定为用电异常，其中t
n
为异常指数序列中的元素。2.根据权利要求1所述的适用于高供低计专变用户的用电检测方法，其特征在于，构建数据预处理模型的方法包括：恢复输入数据中丢失的数据：其中z
j
表示采样时刻的电参量数据，NaN表示数据未定义或丢失值；修正输入数据中的异常值：其中mean(
·
)为取平均值，std(
·
)为取标准差，z为一个各个采样时刻的电参考数据；对电参考数据进行归一化，并输出检测数据：3.根据权利要求1所述的适用于高供低计专变用户的用电检测方法，其特征在于，构建用电不平衡特征模型的方法包括：建立电压不平衡和电流不平衡方程：其中U
in
表示i相在时刻n的电压值，I
in
表示i相在时刻n的电流值，x
Vn
表示时刻n的电压不平衡度，x
In
表示时刻n的电流不平衡度，A,B,C表示交流电的三相；建立用电不平衡特征矩阵X
n
：其中m为总采样时刻；获取用电不平衡特征矩阵每一行所对应的二维观测点，并建立样本空间；预设第K距离，所述第K距离为各观测点与距其第k个最近的观测点的距离，再通过局部
离群因子检测算法对多个观测点进行离群点分析，并获得时刻n的检测数据对应的局部异常因子LOF
n
；遍历时刻1至时刻m中所有检测数据，获得用电不平衡特征序列X＝(x1,x2,
…
,x
m
)，其中LOF
n
＝x
n
。4.根据权利要求3所述的适用于高供低计专变用户的用电检测方法，其特征在于，构建电压异常特征模型的方法包括：A1、判断时刻n是否失压，若未失压，则确定额定电压与检测数据中电压的偏移值A2、若时刻n失压，则判断是否有时刻n+1是否失压、时刻n+2是否失压、
…
、时刻n+b是否失压，其中b为设定的观测时间B中的时刻数量；A3、若步骤A2中判断均为“是”，则令y
n
＝1；否则令y
n
＝0A4、遍历时刻1至时刻m中所有检测数据，获得电压异常特征序列Y＝(y1,y2,
…
,y
m
)。5.根据权利要求4所述的适用于高供低计专变用户的用电检测方法，其特征在于，构建...

【专利技术属性】
技术研发人员：王若川，黄信洋，吴陈，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司自贡供电公司，
类型：发明
国别省市：