一种反窃电智能预警方法、系统、电子设备和存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种反窃电智能预警方法、系统、电子设备和存储介质，涉及智能电网技术领域。包括：根据选定区域的历史窃电用户用电数据，对历史窃电用户用电数据分类，得到典型窃电模式及对应的用电数据；将所述区域待测用户用电数据分别与每种典型窃电模式用电数据进行比较，将满足预设相似条件的用户确定为异常用户；将异常用户用电数据输入通过正常用户用电数据训练得到的编码解码模型，得到对应的解码数据，将异常用户用电数据和对应解码数据满足预设差异条件的用户确定为核查对象。能够识别多样化、隐蔽性强的窃电模式，识别准确率高，对不同台区的适应性好，便于推广应用。便于推广应用。便于推广应用。

【技术实现步骤摘要】
一种反窃电智能预警方法、系统、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及智能电网
，特别涉及一种反窃电智能预警方法、系统、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]电能在生产生活中变得越来越不可或缺。随着智能电网的普及，窃电行为由原来的物理窃电逐渐转为数字化窃电，呈现出一种高科技化和高隐蔽化的特点。单一的知识驱动的窃电预警方法和单一的数据驱动的窃电预警方法，已经难以满足对高科技化、高隐蔽化窃电的检测需求。

技术实现思路

[0003]为了解决上述问题，专利技术人做出本专利技术，通过具体实施方式，提供一种反窃电智能预警方法、系统、电子设备和存储介质。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供一种反窃电智能预警方法，包括以下步骤：根据选定区域的历史窃电用户用电数据，对历史窃电用户用电数据分类，得到典型窃电模式及对应的用电数据；将所述区域待测用户用电数据分别与每种典型窃电模式用电数据进行比较，将满足预设相似条件的用户确定为异常用户；将异常用户用电数据输入通过正常用户用电数据训练得到的编码解码模型，得到对应的解码数据，将异常用户用电数据和对应解码数据满足预设差异条件的用户确定为核查对象。
[0005]第二方面，本专利技术实施例提供一种反窃电智能预警方法，包括以下步骤：根据选定区域的历史窃电用户用电数据，对历史窃电用户用电数据分类，得到典型窃电模式及对应的用电数据；将所述区域待测用户用电数据与正常用户用电数据进行比较，将满足预设差异条件的用户确定为异常用户；将异常用户用电数据输入通过正常用户用电数据训练得到的编码解码模型，得到对应的解码数据，将异常用户用电数据和对应解码数据满足预设差异条件的用户确定为核查对象。
[0006]第三方面，本专利技术实施例提供一种反窃电智能预警方法，包括以下步骤：根据选定区域的历史窃电用户用电数据，对历史窃电用户用电数据分类，得到典型窃电模式及对应的用电数据；将所述区域待测用户用电数据与正常用户用电数据进行比较，将满足预设差异条件的用户确定为异常用户；将异常用户用电数据分别输入通过每种典型窃电模式用电数据训练得到的编码解码模型，得到对应的解码数据，将异常用户用电数据和对应解码数据满足预设相似条件
的用户确定为核查对象。
[0007]第四方面，本专利技术实施例提供一种反窃电智能预警方法，包括以下步骤：根据选定区域的历史窃电用户用电数据，对历史窃电用户用电数据分类，得到典型窃电模式及对应的用电数据；将所述区域待测用户用电数据分别与每种典型窃电模式用电数据进行比较，将满足预设相似条件的用户确定为异常用户；将异常用户用电数据分别输入通过每种典型窃电模式用电数据训练得到的编码解码模型，得到对应的解码数据，将异常用户用电数据和对应解码数据满足预设相似条件的用户确定为核查对象。
[0008]第五方面，本专利技术实施例提供一种反窃电智能预警系统，包括：典型窃电模式确定模块，用于根据选定区域的历史窃电用户用电数据，对历史窃电用户用电数据分类，得到典型窃电模式及对应的用电数据；异常用户确定模块，用于将所述区域待测用户用电数据分别与每种典型窃电模式用电数据进行比较，将满足预设相似条件的用户确定为异常用户，所述异常用户确定模块，或用于将所述区域待测用户用电数据与正常用户用电数据进行比较，将满足预设差异条件的用户确定为异常用户；核查对象确定模块，用于将异常用户用电数据输入通过正常用户用电数据训练得到的编码解码模型，得到对应的解码数据，将异常用户用电数据和对应解码数据的差异满足预设差异条件的对应用户确定为核查对象；所述核查对象确定模块，或用于将异常用户用电数据分别输入通过每种典型窃电模式用电数据训练得到的编码解码模型，得到对应的解码数据，将异常用户用电数据和对应解码数据满足预设相似条件的用户确定为核查对象。
[0009]基于同一专利技术构思，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储于存储器上并在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前述的反窃电智能预警方法。
[0010]基于同一专利技术构思，本专利技术实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令执行时实现前述的反窃电智能预警方法。
[0011]本专利技术实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：将根据选定区域历史窃电用户数据特征得到多种典型窃电模式的知识，和待测用户用电数据结合，进行窃电识别，相比仅知识驱动或仅数据驱动的窃电预警方法，识别准确率高，能够对多样化、隐蔽性强的窃电模式进行识别，对不同台区的适应性好，便于推广应用；通过设置相互关联的两层识别，将待测用户用电数据与正常用电数据或每种典型窃电模式用电数据进行比较，为编码解码模型提供了参考价值更高的知识输入，编码解码模型能够提取更高级的抽象特征，使窃电识别更准确，减少了误判，能够为窃电核查提供更准确的核查对象。
[0012]本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0013]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1为本专利技术实施例中一种反窃电智能预警方法流程图；图2a为本专利技术实施例中典型窃电模式1用电曲线图；图2b为本专利技术实施例中典型窃电模式2用电曲线图；图2c为本专利技术实施例中典型窃电模式3用电曲线图；图2d为本专利技术实施例中典型窃电模式4用电曲线图；图3a为本专利技术实施例中正常用电曲线图之一；图3b为本专利技术实施例中正常用电曲线图之二；图3c为本专利技术实施例中正常用电曲线图之三；图3d为本专利技术实施例中正常用电曲线图之四；图4a为本专利技术实施例中异常用电曲线图之一；图4b为本专利技术实施例中异常用电曲线图之二；图4c为本专利技术实施例中异常用电曲线图之三；图4d为本专利技术实施例中异常用电曲线图之四；图5为本专利技术实施例中待核查用户用电曲线图之一；图6为本专利技术实施例中待核查用户用电曲线图之二；图7为本专利技术实施例中待核查用户用电曲线图之三；图8为本专利技术实施例中待核查用户用电曲线图之四；图9为本专利技术实施例中反窃电智能预警方法一种具体流程图；图10为本专利技术实施例中一种反窃电智能预警系统框图；图11为本专利技术实施例中一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0014]下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。为了解决现有技术中存在的问题，本专利技术实施例提供一种反窃电智能预警方法、系统、电子设备和存储介质。
[0015]本专利技术实施例提供一种反窃电智能预警方法，其流程如图1本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种反窃电智能预警方法，其特征在于，包括以下步骤：根据选定区域的历史窃电用户用电数据，对历史窃电用户用电数据分类，得到典型窃电模式及对应的用电数据；将所述区域待测用户用电数据分别与每种典型窃电模式用电数据进行比较，将满足预设相似条件的用户确定为异常用户；将异常用户用电数据输入通过正常用户用电数据训练得到的编码解码模型，得到对应的解码数据，将异常用户用电数据和对应解码数据满足预设差异条件的用户确定为核查对象。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据选定区域的历史窃电用户用电数据，对历史窃电用户用电数据分类，得到典型窃电模式及对应的用电数据，包括以下步骤：对选定区域的历史窃电用户用电数据曲线，按照基础窃电模式进行分解，确定每个历史窃电用户用电数据曲线中基础窃电模式的构成；分别根据每个历史窃电用户用电数据曲线中基础窃电模式的构成，确定对应的基础窃电模式组合；记录选定时间内每个历史窃电用户用电数据曲线对应的基础窃电模式组合的集合中相同基础窃电模式组合的出现次数，将出现次数达到典型判断阈值的每种基础窃电模式组合确定为典型窃电模式；分别将每种典型窃电模式对应的历史窃电用户用电数据进行合成，得到对应典型窃电模式的用电数据。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对选定区域的历史窃电用户用电数据曲线，按照基础窃电模式进行分解，确定每个历史窃电用户用电数据曲线中基础窃电模式的构成，包括以下步骤：按照预设的时间长度，分别确定每种基础窃电模式对应的曲线；将选定区域的历史窃电用户用电数据曲线和/或每种基础窃电模式对应的曲线通过变形，统一到相同的时间尺度或用电数据数量级；根据基础窃电模式对应的曲线设置相应的时间窗，在时间轴上按照时间窗的长度滑动，在历史窃电用户用电数据曲线上截取多段曲线，计算截取的曲线和对应基础窃电模式曲线的相似度，当所述相似度满足预设曲线相似条件时，确定所述历史窃电用户用电数据曲线中包括对应的基础窃电模式；确定每个历史窃电用户用电数据曲线中包括的每种基础窃电模式。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，分别将每种典型窃电模式对应的历史窃电用户用电数据进行合成，得到对应典型窃电模式的用电数据，包括以下步骤：将同种典型窃电模式下每个历史窃电用户的同类用电数据进行合成，得到对应典型窃电模式下的用电数据；分别确定每种典型窃电模式的用电数据。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述区域待测用户用电数据分别与每种典型窃电模式用电数据进行比较，将满足预设相似条件的用户确定为异常用户，包括以下步骤：分别确定所述区域待测用户用电数据与每种典型窃电模式用电数据的动态时间规整
距离，当所述动态时间规整距离不超过对应典型窃电模式预设的相似阈值时，将对应用户确定为异常用户；或，当检测所述区域多个用户时，分别确定每个待测用户用电数据与每种典型窃电模式用电数据的动态时间规整距离，将同种典型窃电模式下的动态时间规整距离由小到大排列，将数值异常突变的点作为临界点，取临界点之前的用户判定为异常用户。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，确定待测用户用电数据与任一种典型窃电模式用电数据的动态时间规整距离，包括以下步骤：将待测用户用电数据与任一种典型窃电模式用电数据分割成包含时序特征的时间序列，其中待测用户用电数据包括m个时间序列，所述典型窃电模式用电数据包括n个时间序列；建立待测用户用电数据时间序列和所述典型窃电模式用电数据时间序列的对应关系；分别确定待测用户用电数据每个时间序列和对应的所述典型窃电模式用电数据时间序列的距离，将每个所述距离求和，得到待测用户用电数据和所述典型窃电模式用电数据的动态时间规整距离。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，建立待测用户用电数据时间序列和所述典型窃电模式用电数据时间序列的对应关系，包括以下步骤：当m=n时，按照时间序列的序数，在待测用户用电数据时间序列和所述典型窃电模式用电数据时间序列之间建立对应关系；当m不等于n时，构建m
×
n的矩阵，矩阵元素（i，j）表示待测用户用电数据第i个时间序列和所述典型窃电模式用电数据第j个时间序列之间的距离，根据目标函数和约束条件，在所述矩阵上确定累计距离最短的弯曲路径，表示弯曲路径在矩阵中的起点（1，1）对应的两个时间序列之间的距离，表示弯曲路径在矩阵中的终点（m，n）对应的两个时间序列之间的距离，表示弯曲路径在矩阵中的第s个点对应的两个时间序列之间的距离，表示弯曲路径在矩阵中坐标点的数量，表示待测用户用电数据时间序列集合，表示所述典型窃电模式用电数据时间序列集合；根据弯曲路径，确定待测用户用电数据时间序列和所述典型窃电模式用电数据时间序列之间的对应关系。8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，确定待测用户用电数据时间序列和对应的所述典型窃电模式用电数据时间序列的距离，包括以下步骤：通过确定两个时间序列的距离，表示待测用户用电数据的第i个时间序列的特征值，表示所述典型窃电模式对应的用电数据第j个时间序列的特征值，表示和对应的两个时间序列的距离。
9.如权利要求5所述的方法，其特征在于，当用电数据涉及不少于两种物理量时，确定待测用户用电数据与任一种典型窃电模式用电数据的动态时间规整距离，还包括以下步骤：分别确定每种物理量的动态时间规整距离，对每种物理量的动态时间规整距离设置相应的权重，根据每种物理量的动态时间规整距离和对应权重，确定待测用户用电数据与所述典型窃电模式用电数据的动态时间规整距离。10.如权利要求5所述的方法，其特征在于，当所述动态时间规整距离不超过对应典型窃电模式预设的相似阈值时，将对应用户确定为异常用户，包括以下步骤：将动态时间规整距离通过转换为相似度，S表示相似度，DTW表示动态时间规整距离，设置相似度阈值，将相似度超过相似度阈值的用户确定为异常用户。11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将异常用户用电数据输入通过正常用户用电数据训练得到的编码解码模型，得到对应的解码数据，将异常用户用电数据和对应解码数据满足预设差异条件的用户确定为核查对象，包括以下步骤：按照设定长度的时间窗，将异常用户的实际用电数据分割成包含时序特征的时间序列；将异常用户实际用电数据时间序列输入编码解码模型，得到对应的解码数...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓辉，吕伟嘉，刘小琛，韩可欣，刘伟东，李祯祥，王崇，孙源祥，陈娟，门英君，曹国瑞，滕永兴，葛磊蛟，张革，赵宏伟，骆文涛，骆斌，吕帅，刘思桐，杜天硕，
申请(专利权)人：国网天津市电力公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：