基于大数据分析的用电异常识别与预防系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于大数据分析的用电异常识别与预防系统及方法，属于电力系统领域。该系统包括采集设备层、通信信道层与主站层；所述包括数据库管理部分、负载端采集业务部分与客户端采集业务部分；其中负载端采集业务部分用于满足所构建系统当中针对负载端的用电情况进行信息采集；客户端采集业务部分负责对客户日常用电信息进行采集，将负载端采集业务部分和客户端采集业务部分采集到的信息进行解析，形成数据库；所述采集设备层对系统在运作期间所形成的原始用电信息进行采集与转发，满足计量设备或终端设备子层的数据支持；主站层根据数据库监测数据属性变化，利用逻辑回归算法输出关系数据库，最终显示疑似窃电程度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力系统领域，涉及基于大数据分析的用电异常识别与预防系统及方法。

技术介绍

1、现阶段，用电稽查人员仍然以定期巡检、定期校验电表、用户举报窃电等手段为主，反盗电工作存在较大的漏洞。在窃电与违约用电的管理中，相应的检查手段不仅落后而且还较为单一，现有防窃电方法现场工作量大，对于日渐多样化的窃电手段显得无所适从，尚无科学的用电采集系统、缺乏对数据的有效处理方法，使得电力公司在防窃电工作中耗费大量的人力物力。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于大数据分析的用电异常识别与预防系统及方法。

2、本专利技术要解决的技术问题之一在于，提供了一种用电信息采集系统的设计架构，为后续反窃电平台研究提供数据来源支撑。

3、本专利技术要解决的技术问题之二在于，提供了一种对于处理用电信息的大数据分析方法，利用大数据分析法能够有效提高数据应用的准确性。

4、本专利技术的技术问题之三在于，提供了一种反窃电平台模型的设计方案。通过对大数据算法的研究，提出了基于逻辑回本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于大数据分析的用电异常识别与预防系统，其特征在于：包括采集设备层、通信信道层与主站层；

2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的用电异常识别与预防系统，其特征在于：所述逻辑回归算法的步骤为：

3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的用电异常识别与预防系统，其特征在于：所述基于随机森林进行特征提取的特征满足：

4.根据权利要求3所述的基于大数据分析的用电异常识别与预防系统，其特征在于：所述将特征数据作为模型的输入数据构建数据集，将数据集导入反窃电平台挖掘场景中进行建模和窃电预测工作具体为：

5.基于大数据分析的用电异常识别与预防方法，其...

【技术特征摘要】

1.基于大数据分析的用电异常识别与预防系统，其特征在于：包括采集设备层、通信信道层与主站层；

2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的用电异常识别与预防系统，其特征在于：所述逻辑回归算法的步骤为：

3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的用电异常识别与预防系统，其特征在于：所述基于随机森林进行特征提取的特征满足：

4.根据权利要求3所述的基于大数据分析的用电异常识别与预防系统，其特征在于：所述将特征数据作为模型的输入数据构建数据集，将数据集导入反窃电平台挖掘场景中进行建模和窃电预测工作具体为：...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴宝良，杨家隆，马世龙，周渠，李谈笑，康焰崧，周文，郭建锋，彭炜，杨均利，吴廷胜，谭波，吴丽圆，杨峰，张亚菲，陈虹，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：