[發明專利]一種基于用戶負荷與用電參量相結合的竊電檢測方法

有效

• 申請號: 202010775701.8
• 申請日: 2020-08-05
• 公開（公告）號: CN111738364B
• 公開（公告）日: 2021-05-25
• 發明（設計）人: 鄧高峰;溫和;劉強;王珺;張春強;胡濤;趙震宇;鄭振洲;郭雪薇;劉仕萍;李肖
• 申請（專利權）人: 國網江西省電力有限公司供電服務管理中心;國家電網有限公司;國網江西省電力有限公司電力科學研究院;湖南大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06Q50/06
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司 11246
• 代理人: 許瑩瑩

本發明提供了一種基于用戶負荷與用電參量相結合的竊電檢測方法，采用模糊C均值算法與隨機選擇法相結合的方法對用戶負荷數據進行聚類，將用戶劃分為不同的類別并找出用戶的負荷特征曲線，計算用戶日常負荷曲線與該用戶特征負荷曲線的距離，找出偏離程度較大的嫌疑異常用戶；最后利用基于用電參量的用戶竊電識別模型進行進一步的觀察和篩選找出竊電用戶。本發明將用戶負荷與用電參量相結合，建立基于負荷曲線的竊電初篩模型，使用改進并列式長短期記憶神經網絡LSTM算法進行訓練，充分考慮了實際電網中電能質量監測系統數據的時序性和規律性，能夠精準檢測到具體異常數值，具有很好的識別效果和實際應用價值，提升了算法的準確度。

技術領域

本發明涉及竊電檢測技術領域，具體涉及一種基于用戶負荷與用電參量相結合的竊電檢測方法。

背景技術

電能計量準確性及質量可靠性直接影響用戶的經濟利益和社會能源的利用率。竊電是指非法使用電力資源，這種做法嚴重影響了計量準確性，不僅給電力企業造成了巨大損失，而且嚴重威脅了電網的安全運行。在電網發展過程中，竊電問題一直都存在，而且呈現出了高科技化發展趨勢，而且隱蔽性更強。在竊電檢測中還存在用戶量大，檢測效率不高問題。

發明內容

本發明提供一種基于用戶負荷與用電參量相結合的竊電檢測方法，首先建立基于用戶負荷的竊電初篩模型，竊電初篩模型先采用模糊C均值算法與隨機選擇法相結合的方法對用戶負荷數據進行聚類，將用戶劃分為不同的類別并找出用戶的負荷特征曲線，計算用戶日常負荷曲線與該用戶特征負荷曲線的距離，找出偏離程度較大的嫌疑異常用戶。最后利用改進并列式長短期記憶神經網絡LSTM算法訓練得到基于用電參量的用戶竊電識別模型進行進一步的觀察和篩選找出竊電用戶。具體操作包括以下步驟：

步驟a．讀取臺區下N個用戶的X個月的負荷數據，每個用戶每天Y個負荷數據，其中0N1000，3≤X≤12，1≤Y≤240；然后對負荷數據進行數據預處理操作，得到預處理后的負荷數據且可以直接輸入到竊電初篩模型中；

步驟b．利用模糊C均值算法與隨機選擇法相結合的方法對N個用戶負荷數據進行聚類，首先運用模糊C均值算法確定各用戶數據的最佳分類數FK，其范圍是1至Y；然后采用隨機選擇法從N個用戶負荷數據中隨機選擇數據對象作為初始的聚類中心線；將聚類算法運行FK次，最后取平均值作為最終的聚類中心線，并將聚類中心線作為N個用戶負荷數據的負荷特征曲線，其中元素x_j1,…, x_jY為N個用戶負荷數據聚類后的平均值；

步驟c．使用第i個用戶每天的負荷數據與步驟b中形成的負荷特征曲線j，其中x_i1,…, x_iY分別為第i個用戶的第1至Y個負荷數據，計算負荷數據與負荷特征曲線的歐式距離，進一步計算加權歐式距離，通過加權歐式距離和距離閾值，其中距離閾值范圍為800-1200，判斷用戶是否偏移其日常用電規律，如果偏離度超過距離閾值，則將視為嫌疑異常用戶；