【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力用户数据分析领域，具体涉及基于离散系数分析的窃电用户识别方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、反窃电工作是维护地方电网正常供用秩序和电网安全的实践举措，为保障社会正常用电秩序，对于窃电用户的识别有采用聚类分析进行异常状态分析，但聚类数的选择很大程度上是依赖于个人的选择，这些具有很大的主观性，如果不能把握好合适的选择会使得聚类并没有最好的效果。并且，基于距离判断异常时，距离的阈值很大程度上依赖于个人，所以合适的聚类评价指标对聚类算法至关重要。
2、窃电分析中比较重要的是对电网线损及终端电量波动数据的分析和处理。目前线损和终端电量波动的管理分析方法存在单一判定，准确度低，存在规则固化，难以及时适应新窃电手段，窃电手段层出不穷，数据特征日益隐蔽，原有规则的适用性随之降低。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于离散系数分析的窃电用户识别方法、系统及存储介质，先根据箱线图分析出历史数据中存在异常值的用电范围和用电量区间，再使用离散系数分析方法分析用户用电量是否...
【技术保护点】
1.基于离散系数分析的窃电用户识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于离散系数分析的窃电用户识别方法，其特征在于，历史用电数据包括用户在一段时间内每日的负荷和用电量；识别出异常值的具体过程为：
3.根据权利要求2所述的基于离散系数分析的窃电用户识别方法，其特征在于，得到异常值区间的过程为：
4.根据权利要求1所述的基于离散系数分析的窃电用户识别方法，其特征在于，步骤S3的具体过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于离散系数分析的窃电用户识别方法，其特征在于，若用户日用电量离散系数Vσ的范围为：4...
【技术特征摘要】
1.基于离散系数分析的窃电用户识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于离散系数分析的窃电用户识别方法，其特征在于，历史用电数据包括用户在一段时间内每日的负荷和用电量；识别出异常值的具体过程为：
3.根据权利要求2所述的基于离散系数分析的窃电用户识别方法，其特征在于，得到异常值区间的过程为：
4.根据权利要求1所述的基于离散系数分析的窃电用户识别方法，其特征在于，步骤s3的具体过程包括：
5.根据权利要求4所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：席少先，何海英，
申请(专利权)人：索安赛数据成都有限公司，
类型：发明
国别省市：
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