[發明專利]一種單一異常分析防竊電預警分析方法

在審

• 申請號: 201611157830.0
• 申請日: 2016-12-15
• 公開（公告）號: CN106600144A
• 公開（公告）日: 2017-04-26
• 發明（設計）人: 于海濤;孫常鵬;田黇;夏寶東;周峰;孟潔;楊青;高靜;王旭強;劉怡
• 申請（專利權）人: 國網天津市電力公司;國家電網公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 天津才智專利商標代理有限公司12108
• 代理人: 龐學欣

技術領域

本發明屬于智能電網信息化領域，特別是涉及一種單一異常分析防竊電預警分析方法。

背景技術

大數據平臺采用X86架構，整合公共數據組件和智能分析決策平臺，構建公司級大數據平臺，實現數據資源統一存儲、數據統一對外服務，支撐大數據分析應用、專業分析應用及實時決策等分析類應用，支撐大數據量情況下的應用系統性能優化。為各類應用建設提供海量數據采集處理、存儲處理、計算處理、分析挖掘等基礎性支撐功能。同時作為公司級大數據平臺，能同時提供在線生產數據存儲能力，面向普通用戶、開發人員、上層業務系統等幾個層面，提供圍繞數據開展的存儲、處理、共享、分析計算、通用分析模型算法、可視化組件的相關服務。

營銷管理系統是支撐電力營銷業務的信息系統，電力營銷業務通過各領域具體業務的分工協作，為客戶提供各類服務，完成各類營銷業務處理，為供電企業的管理、經營和決策提供支持。

隨著竊電技術智能化的不斷升級，竊電主體由原來的居民用戶向企業、由生活向經營、由供電企業外部到內部的發展，使得竊電現象依然得不到有效遏制。這嚴重損害了供電企業的合法權益，擾亂了正常的供用電秩序，影響了電力事業的發展，而且給安全用電帶來嚴重威脅。

發明內容

為了解決上述問題，本發明的目的在于提供一種單一異常分析防竊電預警分析方法。

為了達到上述目的，本發明提供的單一異常分析防竊電預警分析方法包括下列步驟：

步驟1)對配電網中采集終端和電能表生成的事件進行無效事件篩選與過濾：

步驟2)事件篩選，采集終端和電能表事件篩選：

對于采集終端和電能表生成的事件進行無效事件篩選與過濾，去除無效事件；

步驟3)采集數據篩選，采集終端和電能表采集數據篩選：

對于采集終端和電能表上報的用電數據進行異常數據過濾篩選，并將得到的數值結合業務支持靈活配置；

步驟4)單一異常分析，針對的采集終端和電能表的有效數據，建立單一異常情況分析模型，并利用這個模型對所有數據進行逐一分析。

在步驟2)中，所述的采集終端和電能表事件篩選包括下列步驟：

步驟2.1)剔除重復上報的事件：同1條事件重復上報，事件內容包括時間均完全相同，只按第1條進行主站智能診斷，其余事件不參與主站智能診斷；

步驟2.2)剔除不符合要求的事件：剔除內容不符合通信協議格式要求的事件，包括數據亂碼及應填數據為空的情況；

步驟2.3)剔除明顯有誤的事件：剔除內容明顯有誤的事件，包括事件時間早于設備安裝時間及事件時間晚于當前時間的情況。

在步驟3)中，所述的采集終端和電能表采集數據篩選包括下列步驟：

步驟3.1)剔除有功功率異常數據：正/反向有功總功率乘倍率的數值大于用戶合同容量的K倍，屬于有功總功率異常數據；

步驟3.2)剔除日最大用電量異常數據：日凍結正/反向電能示值計算得到的電量，大于用戶日最大用電量(合同容量×24h)的K倍，屬于日最大用電量異常數據；

步驟3.3)剔除月最大用電量異常數據：月凍結正/反向電能示值計算得到的電量，大于用戶月最大用電量(合同容量×24h×30天)的K倍，屬于月最大用電量異常數據；

步驟3.4)剔除用戶合同容量異常數據：日/月凍結最大需量乘倍率的數值大于用戶合同容量的K倍，屬于用戶合同容量異常數據；

步驟3.5)剔除二次側電壓異常數據：二次側電壓值大于二次側額定電壓值的K倍，屬于二次側電壓異常數據。

本發明的效果：

1、利用各類規則對異常信息進行綜合判斷、分析，并結合大數據挖掘技術實現海量數據準實時處理，對現場計量異常情況、竊電行為進行在線監測；

2、根據用電信息采集系統中的各類異常事件和竊電行為以及竊電行為的種類存在關聯關系，結合各類異常分析模型的權值、不同模型間關聯關系以及關聯分析算法進行綜合判斷及分析，判斷用戶竊電可能性的大小；

支持動態產生異常事件告警，實現對現場竊電行為的在線診斷及竊電行為分析的全過程管理，輔助提高對竊電行為分析判斷的準確率。

附圖說明

圖1為本發明提供的單一異常分析防竊電預警分析方法的流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖和具體實施例對本發明提供的單一異常分析防竊電預警分析方法進行詳細說明。

如圖1所示，本發明提供的單一異常分析防竊電預警分析方法包括下列步驟：