[發明專利]一種基于非監督學習的智能電網非技術性損失檢測方法

在審

• 申請號: 201910066167.0
• 申請日: 2019-01-24
• 公開（公告）號: CN109740694A
• 公開（公告）日: 2019-05-10
• 發明（設計）人: 曲正偉;李弘文;王云靜;田亞靜
• 申請（專利權）人: 燕山大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 北京挺立專利事務所(普通合伙) 11265
• 代理人: 劉陽

1.一種基于非監督學習的智能電網非技術性損失檢測方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟(1)基于一個用電行為可觸發多種用電數據；選取多種表征用電行為的用電原始數據作為原始指標數據集，使用主成分分析方法將原始數據集進行維度規約；

步驟(2)使用基于k-means聚類方法，將步驟(1)使用主成分分析法得到的數據集進行聚類，并剔除正常數據，獲得異常數據；

步驟(3)基于局部異常因子檢測算法對步驟(2)中異常數據進行精確數據處理，實現異常數據的準確分離，完成智能電網非技術性損失檢測。

2.根據權利要求1所述的一種基于非監督學習的智能電網非技術性損失檢測方法，其特征在于：在步驟1中，所述原始指標數據集包括趨勢指標，變動性指標，波動性指標，后r月平均負荷與所有月平均負荷的比率指標，以及每個用戶的負荷序列與所有用戶負荷中值序列的相關系數指標。

3.根據權利要求2所述的一種基于非監督學習的智能電網非技術性損失檢測方法，其特征在于：所述趨勢指標計算步驟如下：

1)輸入電力用戶月平均負荷數據集X；

2)計算每個用戶負荷時間序列A的n點簡單移動平均序列；

3)統計序列A和序列F在各時間點的相對大小，若A在F之下的有u段，每段包含的點數分別為a₁,a₂,…,a_u，A在F之上的有v段，每段包含的點數分別為b₁,b₂,…,b_v，則有下述的指標計算：

4)計算上升趨勢指標tra和下降趨勢指標trb

4.根據權利要求2所述的一種基于非監督學習的智能電網非技術性損失檢測方法，其特征在于：所述變動性指標是指用戶用電模式的首位差異度量；包括：

1)前r個月與后r個月平均負荷的差值

式中，x_n1和x_n2分別為前r個月與后r個月的負荷；

2)前r個月與后r個月離散傅里葉變換的系數序列的差值序列的模

式中，y_n1和y_n2分別為前后r個月的離散傅里葉變換的系數序列。

5.根據權利要求2所述的一種基于非監督學習的智能電網非技術性損失檢測方法，其特征在于：所述波動性指標為：

1)每個用戶H個月負荷序列的標準差sd；

2)前r月負荷序列的標準差bsd_r；

3)后r月負荷序列的標準差esd_r。