【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及反窃电，具体涉及一种反窃电行为识别方法及系统。
技术介绍
1、随着科技进步，社会发展，人民生活水平不断迈入新台阶，各种用电设备不断增加，居民用电量越来越多，电力能源已然成为社会生活中必不可少的一部分。电能在传输和分配过程中存在无法避免的损耗，有电能在输变配过程中的技术线损，也有铤而走险的偷电窃电。窃电行为不仅会增加电力系统的用电负荷，还容易引发火灾，造成线路故障，严重威胁公共财产安全。因此，在现有硬件设备基础上专利技术一种简单有效的反窃电方法非常有实际意义。
2、窃电行为造成最直接的结果便是线损，因而在现有反窃电技术中，往往通过计算用户与台区线损率的相关性进行窃电用户的判断。但是，现有技术中，台区线损率的计算往往按照当日用户的用电量来计算台区线损率，由于台区用户数量多，用电量大，单独用户的用电量占整个台区用电量的比重小；各用户造成的台区线损率的变化不明显，造成较多的误报，导致后续需要较多的人力进行窃电行为的排查，影响了电网的调度效率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供的一种反窃电行为识别方法及系统，解决了
技术介绍
中存在的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：第一方面，本专利技术提供一种反窃电行为识别方法，包括如下步骤：
3、s1:获取待稽查台区的台区数据、以及该台区内的用户数据，所述用户数据包括用户的基础数据和用电数据；
4、s2:逐一选取台区内用户作为目标用户，应用预设线损率计算法则和所
5、s3:应用在所述样本用电时间段、以及相邻用电时间段的台区线损率确定目标用户是否为疑似窃电用户；
6、s4：若是，对疑似窃电用户进行历史数据回溯和验证核实，确定是否为窃电用户。
7、进一步地，所述步骤s2具体包括：
8、s201:根据所述用户数据确定目标用户的样本用电时间段、以及样本用电时间段前或后用电的用户保持不变的相邻用电时间段；
9、s202:应用预设线损率计算法则和所述台区数据、所述用户的基础数据和用电数据计算在目标用户的样本用电时间段、相邻用电时间段的台区线损率。
10、进一步地，所述s201具体包括：
11、从所述用户数据中确定目标用户的若干用电时间段；
12、构建包含所述用电时间段的日用电时间轴，根据用户变化对所述日用电时间轴进行时间节点划分；
13、确定各时间节点之间包含目标用户的用电时间段或包含用电时间段一部分，且其他用户不变的最长连续时间段，记为候选时间段；
14、将所述候选时间段按照包含目标用户的用电时间段的长短进行排序，选择排序靠前的n个候选时间段作为目标用电时间段；
15、将目标用电时间段中包含目标用户的用电时间段记为样本用电时间段，目标用电时间段中除去样本用电时间段之外的时间段记为相邻用电时间段，所述相邻用电时间段在所述样本用电时间段前或后。
16、进一步地，所述步骤s202中所述样本用电时间段内台区线损率计算为：式中，ploss为在目标用户的样本用电时间段的台区线损率；ptotal为在目标用户的样本用电时间段内台区供电总电量；πp(i)为在目标用户的样本用电时间段内台区内的用户的用电量之和；台区在所述相邻用电时间段的台区线损率计算为：ploss前/后为在目标用户的样本用电时间段前或后的相邻用电时间段的台区线损率；ptotal前/后为在目标用户的样本用电时间段前或后的所述相邻用电时间段内台区供电总电量；∑p前/后(j)为在目标用户的样本用电时间段前或后的所述相邻用电时间段内台区内的用户的用电量之和。
17、进一步地，所述步骤s3具体包括:
18、将在目标用户的n个样本用电时间段的台区线损率分别与对应的n个相邻用电时间段的台区线损率作差计算得到线损率差；
19、将所述线损率差分别与预设阈值进行比较，当所述线损率差大于预设阈值时，记为线损率异常；
20、统计台区在目标用户的n个样本用电时间段出现的线损率异常次数，计算该用户的窃电嫌疑概率为：k为窃电嫌疑概率；δj为线损率异常次数；n为某用户的样本用电时间段的数量；
21、当窃电嫌疑概率大于预设概率值时，记对应的目标用户为疑似窃电用户。
22、进一步地，所述步骤s4具体包括：
23、当判定目标用户为疑似窃电用户时，确定所述疑似窃电用户对应的n个样本用电时间段中的最早时间，并记为追溯起始时间；
24、以所述追溯起始时间开始向前按月回溯所述疑似窃电用户的月用电量；
25、绘制所述疑似窃电用户的月用电量的折线图，确定出现最大下降折线率的月份，记最大下降折线率之前的若干月份为疑似正常用电月，记最大下降折线率之后的月份为疑似窃电月，若任一疑似正常用电月的月用电量均大于所述疑似窃电月中的月用电量时，确定最大下降折线率对应的两月为窃电行为发生时间段；
26、核查窃电行为发生时间段内是否发生报警事件，若是，安排对疑似窃电用户进行上门人工核实，确定是否为窃电用户；所述报警事件包括计量电表开盖。
27、进一步地，所述步骤s4之后还包括，生成窃电用户清单及窃电用户分析报告，所述窃电用户分析报告包括用户信息、户号、计量点号、表号、对应的样本用电时间段内的台区线损率。
28、第二方面，提供一种反窃电行为识别系统，包括：
29、数据获取模块，获取待稽查台区的台区数据、以及该台区内的用户数据，所述用户数据包括用户的基础数据和用电数据；
30、计算处理模块，用于应用预设线损率计算法则和所述台区数据、所述用户数据计算在各目标用户的样本用电时间段、以及样本用电时间段前或后用电的用户保持不变的相邻用电时间段的台区线损率；
31、确定模块，用于应用在所述样本用电时间段、以及相邻用电时间段的台区线损率确定目标用户是否为疑似窃电用户，以及对疑似窃电用户进行历史数据回溯，辅助确定是否为窃电用户。
32、进一步地，所述确定模块还用于根据所述用户数据确定目标用户的样本用电时间段、以及样本用电时间段前或后用电的用户保持不变的相邻用电时间段。
33、进一步地，还包括：生成模块，用于当确定窃电用户后，生成窃电用户清单及窃电用户分析报告，所述窃电用户分析报告包括用户信息、户号、计量点号、表号、对应的样本用电时间段内的台区线损率。
34、本专利技术的有益效果在于：本专利技术提供了一种反窃电行为识别方法及系统，通过根据台区数据、以及该台区内的用户数据计算在目标用户的样本用电时间内的台区线损率，样本用电时间段内台区用户中正在用电的用户保持不变，同时计算目标用户的样本用电时间段前或后用电的用户保持不变的相邻用电时间段的台区线损率，根据两个时间段的台区线损率进行对比分析计本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种反窃电行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种反窃电行为识别方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种反窃电行为识别方法，其特征在于，所述S201具体包括：
4.根据权利要求2所述的一种反窃电行为识别方法，其特征在于，所述步骤S202中所述样本用电时间段内台区线损率计算为：式中，Ploss为在目标用户的样本用电时间段的台区线损率；Ptotal为在目标用户的样本用电时间段内台区供电总电量；ΠP(i)为在目标用户的样本用电时间段内台区内的用户的用电量之和；台区在所述相邻用电时间段的台区线损率计算为：Ploss前/后为在目标用户的样本用电时间段前或后的相邻用电时间段的台区线损率；Ptotal前/后为在目标用户的样本用电时间段前或后的所述相邻用电时间段内台区供电总电量；ΠP前/后(j)为在目标用户的样本用电时间段前或后的所述相邻用电时间段内台区内的用户的用电量之和。
5.根据权利要求1所述的一种反窃电行为识别方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括:
6.根据权利要
7.根据权利要求1所述的一种反窃电行为识别方法，其特征在于，所述步骤S4之后还包括，生成窃电用户清单及窃电用户分析报告，所述窃电用户分析报告包括用户信息、户号、计量点号、表号、对应的样本用电时间段内的台区线损率。
8.一种反窃电行为识别系统，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的一种反窃电行为识别系统，其特征在于，所述确定模块还用于根据所述用户数据确定目标用户的样本用电时间段、以及样本用电时间段前或后用电的用户保持不变的相邻用电时间段。
10.根据权利要求8所述的一种反窃电行为识别系统，其特征在于，还包括：生成模块，用于当确定窃电用户后，生成窃电用户清单及窃电用户分析报告，所述窃电用户分析报告包括用户信息、户号、计量点号、表号、对应的样本用电时间段内的台区线损率。
...【技术特征摘要】
1.一种反窃电行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种反窃电行为识别方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种反窃电行为识别方法，其特征在于，所述s201具体包括：
4.根据权利要求2所述的一种反窃电行为识别方法，其特征在于，所述步骤s202中所述样本用电时间段内台区线损率计算为：式中，ploss为在目标用户的样本用电时间段的台区线损率；ptotal为在目标用户的样本用电时间段内台区供电总电量；πp(i)为在目标用户的样本用电时间段内台区内的用户的用电量之和；台区在所述相邻用电时间段的台区线损率计算为：ploss前/后为在目标用户的样本用电时间段前或后的相邻用电时间段的台区线损率；ptotal前/后为在目标用户的样本用电时间段前或后的所述相邻用电时间段内台区供电总电量；πp前/后(j)为在目标用户的样本用电时间段前或后的所述相邻用电时间段内台区内的用户的用电量之和。
5.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：马超，吕猛，王润年，吕笃良，朱敏，段志尚，田梦瑶，葛翔，桓露，蹇照民，叶新青，
申请(专利权)人：国网新疆电力有限公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：
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