电力用户窃电检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术属于窃电检测技术领域，公开一种电力用户窃电检测方法、装置、电子设备及存储介质；所述方法包括：获取待检测时间段内电表箱中总表数据及各用户智能电表数据；根据总表数据获得总表用电曲线，根据各用户智能电表数据获得各用户用电曲线；根据总表用电曲线和各用户用电曲线获得非技术性损失曲线；根据各用户电曲线和非技术性损失曲线，获得电力用户窃电检测结果；输出所述电力用户窃电检测结果。本发明专利技术有效解决了现有数据驱动的窃电检测方法往往面临的样本不均衡、窃电样本相对匮乏、窃电行为多样化等问题与挑战。显著提升了窃电检测的准确率，支撑精准、高效的无监督式窃电检测。测。测。

【技术实现步骤摘要】
电力用户窃电检测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术属于窃电检测
，具体涉及一种电力用户窃电检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]智能电表是智能电网(特别是智能配电网)数据采集的基本设备之一，承担着原始电能数据采集、计量和传输的任务，是实现信息集成、分析优化和信息展现的基础。
[0003]近年来，随着智能电表在电网中的快速普及，窃电者对智能电表的攻击方式不再局限于传统的物理切断或破坏，而是出现了运用数字存储技术和网络通讯技术对智能电表进行篡改的新模式。另一方面，智能电表能够实现每天数十次以上频度的用户用电数据记录，为电网公司提供了海量精细化数据。在传统意义上，窃电行为检测主要依靠电网公司派遣技术人员进行人工筛查或通过摄像头监控窃电行为。但是，这些传统方法通常需要消耗电网公司较多的人力物力，检测效率较低，并且仍然无法避免通过通讯和网络针对智能电表进行攻击的高级手段。
[0004]因此，通过智能电表提供的海量用电数据进行用户窃电检测，逐渐成为一种新的窃电检测技术，即通过大数据分析技术，对用户用电量进行分析，提取其用电特征与模式，并挖掘其中的异常用电行为，对窃电者进行更加精准的定位与更加细致的用电行为分析。
[0005]目前，基于有监督学习的窃电检测方法常常由于缺乏窃电样本而面临样本不均衡问题，导致模型训练具有局限性，从而影响窃电检测准确率。另外，虽然现有基于无监督学习的窃电检测方法，包括k
‑
均值聚类、高斯混合模型聚类等算法，无需窃电样本标签而进行窃电检测，但是，窃电用户对智能电表篡改行为的多样性为基于无监督学习的窃电检测方法带来极大的挑战。因此，仅仅从用电行为或电量角度进行建模的无监督式窃电检测方法无法覆盖所有篡改的方式，同样难以保证实际应用中的检测准确率。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种电力用户窃电检测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有数据驱动的窃电检测方法往往面临的样本不均衡、窃电样本相对匮乏、窃电行为多样化等问题，从而导致检测准确率不高的技术问题。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0008]第一方面，本专利技术提供一种电力用户窃电检测方法，包括：
[0009]获取待检测时间段内电表箱中总表数据及各用户智能电表数据；
[0010]根据总表数据获得总表用电曲线，根据各用户智能电表数据获得各用户用电曲线；根据总表用电曲线和各用户用电曲线获得非技术性损失曲线；
[0011]根据各用户电曲线和非技术性损失曲线，获得电力用户窃电检测结果。
[0012]本专利技术进一步的改进在于：所述根据总表数据获得总表用电曲线，根据各用户智能电表数据获得各用户用电曲线的步骤中，用户i的用电曲线e
i
＝[e
i,1 e
i,2 e
i,3
ꢀ…
e
i,t
…ꢀ
e
i,T
×
F
]，总表用电曲线E＝[E
1 E
2 E3ꢀ…
E
t
…ꢀ
E
T
×
F
]；
[0013]其中，E
t
为总表记录的t时段的用电量，e
i,t
为智能电表记录的用户i在t时段的用电量，N为电表箱中用户总量，i＝1,2,3,
…
,N，t＝1,2,3,
…
,T
×
F，T为待检测时间段内的天数，F为采样频率。
[0014]本专利技术进一步的改进在于：所述根据总表用电曲线和各用户用电曲线获得非技术性损失曲线的步骤中，所述非技术性损失曲线为l＝[l
1 l
2 l3ꢀ…
l
t
…ꢀ
l
T
×
F
]；
[0015]其中，l
t
为在t时段的非技术性损失。
[0016]本专利技术进一步的改进在于：所述根据各用户电曲线和非技术性损失曲线，获得电力用户窃电检测结果的步骤，具体包括：
[0017]依据用户用电曲线与非技术性损失曲线，利用最大信息系数，计算每个用户与非技术性损失的最大信息系数：
[0018]λ
i
＝MIC(e
i
，l)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0019]其中，λ
i
为用户i与非技术性损失的最大信息系数，MIC(
·
)为最大信息系数算子；对λ
i
从小到大依次排序，得到每个用户的用电量异常排名，用户i的用电量异常排名作为用户i的用电量异常得分A
i
，1≤A
i
≤N且A
i
为整数；
[0020]根据用户用电曲线，计算每个用户的局部离群因子：
[0021]ω＝LOF(e)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0022]其中，LOF(
·
)为局部离群因子算子，ω＝[ω
1 ω
2 ω3ꢀ…ꢀ
ω
N
]，ω
i
为用户i的局部离群因子，e＝{e1，e2，e3，
…
，e
N
，}为用户用电曲线集合；对ω
i
从小到大依次排序，得到每个用户的用电行为异常排名，用户i的用电行为异常排名作为用户i的用电行为异常得分B
i
，1≤B
i
≤N且B
i
为整数；
[0023]基于用户的用电量异常得分与用电行为异常得分，加权得到每个用户的窃电嫌疑综合得分C
i
：
[0024]C
i
＝αA
i
+βB
i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0025]其中，α为用电量异常得分的权重，β为用电行为异常得分的权重，且α+β＝1。
[0026]本专利技术进一步的改进在于：所述根据各用户电曲线和非技术性损失曲线，获得电力用户窃电检测结果的步骤中，将用户的窃电嫌疑综合得分C
i
由高到低排序作为电力用户窃电检测结果。
[0027]本专利技术进一步的改进在于：所述根据各用户电曲线和非技术性损失曲线，获得电力用户窃电检测结果的步骤中，将用户的窃电嫌疑综合得分C
i
与预设阈值比较，将大于预设阈值的C
i
作为电力用户窃电检测结果；
[0028]还包括对窃电嫌疑综合得分C
i
大于预设阈值的用户i进行现场检测的步骤。
[0029]本专利技术进一步的改进在于：输出所述电力用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.电力用户窃电检测方法，其特征在于，包括：获取待检测时间段内电表箱中总表数据及各用户智能电表数据；根据总表数据获得总表用电曲线，根据各用户智能电表数据获得各用户用电曲线；根据总表用电曲线和各用户用电曲线获得非技术性损失曲线；根据各用户电曲线和非技术性损失曲线，获得电力用户窃电检测结果。2.根据权利要求1所述的电力用户窃电检测方法，其特征在于，所述根据总表数据获得总表用电曲线，根据各用户智能电表数据获得各用户用电曲线的步骤中，用户i的用电曲线e
i
＝[e
i,1 e
i,2 e
i,3
…
e
i,t
…
e
i,T
×
F
]，总表用电曲线E＝[E
1 E
2 E3…
E
t
…
E
T
×
F
]；其中，E
t
为总表记录的t时段的用电量，e
i,t
为智能电表记录的用户i在t时段的用电量，N为电表箱中用户总量，i＝1,2,3,
…
,N，t＝1,2,3,
…
,T
×
F，T为待检测时间段内的天数，F为采样频率。3.根据权利要求2所述的电力用户窃电检测方法，其特征在于，所述根据总表用电曲线和各用户用电曲线获得非技术性损失曲线的步骤中，所述非技术性损失曲线为l＝[l
1 l
2 l3…
l
t
…
l
T
×
F
]；其中，l
t
为在t时段的非技术性损失。4.根据权利要求3所述的电力用户窃电检测方法，其特征在于，所述根据各用户电曲线和非技术性损失曲线，获得电力用户窃电检测结果的步骤，具体包括：依据用户用电曲线与非技术性损失曲线，利用最大信息系数，计算每个用户与非技术性损失的最大信息系数：λ
i
＝MIC(e
i
，l)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)其中，λ
i
为用户i与非技术性损失的最大信息系数，MIC(
·
)为最大信息系数算子；对λ
i
从小到大依次排序，得到每个用户的用电量异常排名，用户i的用电量异常排名作为用户i的用电量异常得分A
i
，1≤A
i
≤N且A
i
为整数；根据用户用电曲线，计算每个用户的局部离群因子：ω＝LOF(e)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)其中，LOF(
·
)为局部离群因子算子，ω＝[ω
1 ω
2 ω3…
ω
N
]，ω
i
为用户i的局部离群因子，e＝{e1，e2，e3，
…
，e
N
，}为用户用电曲线集合；对ω
i
从小到大依次排序，得到每个用户的用电行为异常排名，用户i的用电行为异常排名作为用户i的用电行为异常得分B
i
，1≤B
i
≤N且B
i
为整数；基于用户的用电量异常得分与用电行为异常得分，加权得到每个用户的窃电嫌疑综合得分C
i
：C
i
＝αA
i
+βB
i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)其中，α为用电量异常得分的权重，β为用电行为异常得分的权重，且α+β＝1。5.根据权利要求4所述的电力用户窃电检测方法，其特征在于，所述根据各用户电曲线和非技术性损失曲线，获得电力用户窃电检测结果的步骤中，将用户的窃电嫌疑综合得分C
i
由高到低排序作为电力用户窃电检测结果。6.根据权利要求4所述的电力用户窃电检测方法，其特征在于，所述根据各用户电曲线
和非技术性损失曲线，获得电力用户窃电检测结果的步骤中，将用户的窃电嫌疑综合得分C
i
与预设阈值比较，将大于预设阈值的C
i
作为电力用户窃电检测结果；还包括对窃电嫌疑综合得分C
i
大于预设阈值的用户i进行现场检测的步骤。7.根据权利要求1所述的电力用户窃电检测方法，其特征在于，还包括：输出所述电力用户窃电检测结果。8.电力用户窃电检测装置，其特征在于，包括：采集模块，用于获取待检测时间段内电表箱中总表数据及各用户智能电表数据；计算模块，用于根据总表数据获得总表用电曲线，根据各用户智能电表数据获得各用户用电曲线；根据总表用电曲线...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩富佳，史梦洁，王晓辉，辛锐，陈连栋，高丽芳，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司信息通信分公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：