[發明專利]一種基于大數據的疑似竊電用戶識別裝置及識別方法

在審

• 申請號: 201811137799.3
• 申請日: 2018-09-28
• 公開（公告）號: CN109214464A
• 公開（公告）日: 2019-01-15
• 發明（設計）人: 杜健;陸蕓;殷新博;王數;楊漢新;馬凱;殷萍;潘玉生;強浩;戴巧云
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力有限公司常州供電分公司;國網江蘇省電力有限公司;國家電網公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市君之泉知識產權代理有限公司 44366
• 代理人: 呂戰竹

1.一種基于大數據的疑似竊電用戶識別裝置，其特征在于，包括：

樣本數據輸入模塊，用于輸入采集到的用戶用電信息參數；

變結構神經網絡竊電識別系統，用于根據輸入的用戶用電信息參數，判斷用戶發生竊電行為的可能性；

其中，所述變結構神經網絡竊電識別系統包括：樣本數據檢測模塊、神經網絡計算模塊和用戶分類模塊；

所述樣本數據檢測模塊用于檢測輸入的用戶用電信息參數的個數和種類；

所述神經網絡計算模塊用于根據實際檢測到的用電信息參數構建神經網絡評估模型，并對用戶的用電狀態進行評估；

所述用戶分類模塊用于根據評估結果對用戶進行分類，以識別出疑似竊電用戶。

2.根據權利要求1所述的裝置，其特征在于，還包括核查單下發模塊，用于接收所述變結構神經網絡竊電識別系統的輸出結果，并針對所述竊電疑似用戶下發核查單。

3.根據權利要求1或2所述的裝置，其特征在于，所述樣本數據輸入模塊以列表的方式輸入用電信息參數，其中，所述列表的每一個列作為所述神經網絡計算模塊的一個輸入向量。

4.根據權利要求1-3之一所述的裝置，其特征在于，所述神經網絡計算模塊包括輸入層、隱含層和輸出層，其中，所述輸入層的節點數根據所述用電信息參數的個數自動確定，所述輸出層的節點數為1。

5.根據權利要求4所述的裝置，其特征在于，所述神經網絡計算模塊中，隱含層節點的激活函數為Sigmoid型函數輸出層節點的激活函數為線性函數RelU函數

6.根據權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述神經網絡計算模塊的輸出結果記為b_p，所述用戶分類模塊用于對所述輸出結果作如下處理：

其中，f(b_p)表示竊電嫌疑系數：0表示該用戶基本沒有竊電可能；1表示該用戶用電信息非正常，存在竊電嫌疑；2表示該用戶的用電信息存在極大問題，具有很大的竊電嫌疑。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述用戶分類模塊還用于根據竊電嫌疑系數f(b_p)取值為1的概率P₍₁₎和/或取值為2的概率P₍₂₎對用戶進行信用等級的分類。

8.根據權利要求1-7之一所述裝置，其特征在于，還包括用電信息采集系統，用于采集用戶的用電信息參數。

9.一種基于大數據的疑似竊電用戶識別方法，其特征在于，采用根據權利要求1-8之一所述的裝置進行識別，包括步驟：

S100、獲得用戶的用電信息參數，并通過所述樣本數據輸入模塊輸入至所述變結構神經網絡竊電識別系統；

S200、所述變結構神經網絡竊電識別系統根據輸入的用戶用電信息參數，判斷用戶發生竊電行為的可能性。

10.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，所述步驟S100中，獲得的用戶用電信息參數包括以下參數中的至少一部分：用戶電流參數、用戶電壓參數、功率因數、三相電流不平衡率、三相電壓不平衡率、所在臺區線損、用表類型和用戶能效等級。

11.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，所述步驟S200包括步驟：

S210、所述樣本數據檢測模塊檢測輸入的用戶用電信息參數的個數和種類，并據此確定輸入向量；

S220、所述神經網絡計算模塊根據已確定的輸入向量構建用戶用電狀態BP神經網絡評估模型，并通過所述BP神經網絡評估模型的運算對用戶的用電狀態進行評估；

S230、所述用戶分類模塊根據評估結果對用戶進行分類，識別出疑似竊電用戶。