[發明專利]一種反竊電行為識別方法和系統

有效

• 申請號: 202110057744.7
• 申請日: 2021-03-17
• 公開（公告）號: CN112733456B
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發明（設計）人: 王雍;張世林;李偉;姚瓊瓊;羅輝勇;李會君;楊蕾;謝延軍
• 申請（專利權）人: 國網河南省電力公司營銷服務中心;國網河南省電力公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/08
• 代理公司: 北京智繪未來專利代理事務所(普通合伙) 11689
• 代理人: 肖繼軍;張紅蓮

1.一種反竊電行為識別方法，其特征在于：

所述方法包括以下步驟：

步驟1：獲取用戶歷史用電評價指標參數數據；

步驟2：基于用戶歷史用電評價指標參數數據，構建并訓練疑似竊電用戶識別模型；

步驟3：采用疑似竊電用戶識別模型，識別疑似竊電用戶；

步驟4：結合用戶用電評價指標參數橫向數據，對疑似竊電用戶進行校驗，確定竊電用戶；

步驟2具體包括：

步驟2.1：歸一化處理用戶歷史用電評價指標參數數據；

步驟2.2：構建并訓練疑似竊電用戶識別模型；

步驟2.2中，基于BP神經網絡構建疑似竊電用戶識別模型：

θ²＝θ²+β·(Y_pred-Y_real)·Y_pred·(1-Y_pred)

其中,α和β為學習率；a為常數；為隱含層第j個神經元的閾值；為隱含層第i個神經元到第j個神經元的連接權值；H_j和I_i為隱含層的樣本輸出向量；θ²為輸出層結點的偏置值；為第j個神經元所在輸出層的偏置值；Y_pred、Y_real分別為預測目標、目標輸出。

2.根據權利要求1所述的一種反竊電行為識別方法，其特征在于：

步驟1獲取的用戶歷史用電評價指標參數數據，包括竊電用戶和正常用戶的用電量、功耗因數、三相電壓不平衡率、三項電流不平衡率、用表類型以及其是否竊電的標志位。

3.根據權利要求1所述的一種反竊電行為識別方法，其特征在于：

還包括：步驟5：下發竊電用戶的核查名單，進行人工核查。

4.根據權利要求1所述的一種反竊電行為識別方法，其特征在于：

還包括：存儲并顯示各步驟數據，以便用戶查詢及疑似竊電用戶識別模型再次訓練。

5.根據權利要求1所述的一種反竊電行為識別方法，其特征在于：

步驟2.1中，通過離差標準化，對原始數據進行線性變換，使結果映射到[0-1]之間，轉換函數如下：

其中x為用戶的歷史用電評價指標參數數據，x*為處理后的值，max為樣本數據的最大值，min為樣本數據的最小值。

6.根據權利要求1所述的一種反竊電行為識別方法，其特征在于：

步驟2.2中，在訓練過程中，獲取BP神經網絡的目標輸出：真實用電量Y_real；

如果目標輸出Y_real與預測目標Y_pred之間的誤差小于設定的誤差閾值，或者訓練迭代次數達到預設的閾值，則完成模型訓練。

7.根據權利要求1-6任一項所述的一種反竊電行為識別方法的反竊電行為識別系統，其特征在于：

所述系統包括：

數據獲取模塊，用于獲取歷史用戶用電評價指標參數數據；

模型構建模塊，用于基于用戶歷史用電評價指標參數數據，構建并訓練疑似竊電用戶識別模型；

識別模塊，用于基于疑似竊電用戶識別模型，識別疑似竊電用戶；

校驗模塊，用于結合用戶用電評價指標參數橫向數據，對疑似竊電用戶進行校驗，確定竊電用戶。