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[發明專利]一種基于聚類和PQUI識別算法的追補電量方法在審

專利信息
申請號: 202010866383.6 申請日: 2020-08-25
公開(公告)號: CN112184477A 公開(公告)日: 2021-01-05
發明(設計)人: 侯素穎;裘煒浩;王建波;金挺超;蔡慧;郁春雷;包錦輝;陳嘉 申請(專利權)人: 國網浙江省電力有限公司;國網浙江省電力有限公司臺州供電公司;中國計量大學;浙江華云信息科技有限公司
主分類號: G06Q50/06 分類號: G06Q50/06;G06T11/20;G06Q10/04;G06K9/62
代理公司: 浙江翔隆專利事務所(普通合伙) 33206 代理人: 王曉燕
地址: 310007 *** 國省代碼: 浙江;33
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 pqui 識別 算法 追補 電量 方法
【權利要求書】:

1.一種基于聚類和PQUI識別算法的追補電量方法,其特征在于:采用電能計量裝置遠程監測診斷系統實施,所述的電能計量裝置遠程監測診斷系統包括用電信息采集系統、數據收集和分析服務器、數據庫服務器;所述的用電信息采集系統實時采集電力用戶的用電數據和事件;數據收集和分析服務器根據獲取的數據進行分析計算竊電行為及對應的追補電量;數據庫服務器存儲用電數據、事件、分析判斷閥值、竊電行為特征庫及在各個竊電行為下的更正系數,數據收集和分析服務器在分析計算追補電量時包括以下步驟:

1)判斷竊電量是否依賴時長;若不能,則直接以現場抄見電量與供電企業最后結算電量差額計算;若能,則入下一步;

2)計算竊電天數,判斷是否能確定竊電天數;若能,則直接按所確定的天數計算竊電量;若不能,則以預設的天數計算竊電量;竊電天數計算采用聚類算法和/或PQUI算法;

3)進行竊電行為識別;獲取竊電嫌疑用戶的用電數據;比對對應計量方式下的竊電行為特征庫,匹配出最可能存在的竊電行為;

4)查詢數據庫服務器,對照竊電行為,判斷是否存在修正系數,若是,則根據對應的更正系數確定實際日電量,然后將竊電時間內的日電量相加得到實際用電量;若否,則進入下一步;

5)判斷是否滿足日電量預測要求;若否,則以計費電能表所指的容量代替實際負荷,然后根據不同用電用戶按成產經營用電和生活用電判斷一天的用電時間,與竊電時間相乘得到竊電量;若是,則用算法預測日電量,通過日電量與竊電天數相乘計算截止竊電當日的竊電量;

6)存儲計算竊電量及計算依據,當計算竊電量與實際竊電量的差值超過設定閾值時,修改數據庫服務器的修正系數。

2.根據權利要求1所述的一種基于聚類和PQUI識別算法的追補電量方法,其特征在于:在步驟2)計算竊電天數時,采用聚類算法和/或PQUI算法的具體步驟為;

201)聚類算法:將用電量分為三類,根據用電量的聚類中心將用電量從高到低分為標簽1類,標簽2類,標簽3類,標簽3類為異常電量;對于標簽3類,若標簽3類用電量對應的時間,即異常時間出現連續超過15天的情況,則認為該連續的異常時間為竊電時間;

202)PQUI算法:根據用戶的負荷進行相關的計算,提取有用的特征;三相四線計算公式如下:

S1=UaIa+UbIb+UcIc……(1)

K=(S1-S2)/W……(3)

式中,Ua,Ub,Uc,Ia,Ib,Ic分別為三相電壓和三相電流;W為用電量;P,Q分別為有功功率和無功功率;S1,S2是視在功率;

對于正常用戶而言,其平時用電的情況不會發生過大變化,電壓、電流的值波動不會太大,所以K值也不會發生太大的波動,會處在一個平穩的范圍;當用戶發生竊電行為時,用電行為的改變直接導致負荷之間的關系改變,S1,S2減小,兩者的差值變大,用電量W減小,因此比值K會變大;故,當K值遠大于正常用電時候的K值時,認為該天用電異常,若是連續15天出現異常K值則認為該用戶竊電;

PQUI方法需要電量、電壓、電流以及功率來計算,因此不適用于低壓用戶,只能對專變用戶進行計算;聚類只需要使用電量數據,所以低壓和專變用戶都可以使用;因此當用戶為低壓用戶時,使用聚類算法判斷竊電時間;當用戶為專變用戶時,則需要補充條件;PQUI識別算法通過K值波動來判斷用電是否異常,因此當波動較小時,無法進行準確的判斷;而聚類算法直接通過最低類的連續時間進行判斷,避免了波動太小的弊端,但由于需要多次迭代,需要大量的時間進行計算;為了避免兩種算法的弊端,加入了參數D通過距離計算波動情況,再根據D選擇合適的算法;具體計算情況如下:

先將數據進行歸一化處理:

式中,Wi(i=1,2,3,…,n)為用戶的一組電量數據,Wmin為數據中的最小值,Wmax為數據中的最大值;

然后計算參數D:

D=|Wi*-mean(W*)|/n……(5)

式中,W*為Wi*中所有數據的總和,mean(W*)為歸一化處理后數據的平均值,n為數據的數量;

將閾值設為0.2,當D≧0.2時,使用PQUI算法;當D0.2時,使用聚類算法。

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