[發明專利]一種利用人為采集失敗增強電量相關性特征的方法

在審

• 申請號: 202110326086.7
• 申請日: 2021-03-26
• 公開（公告）號: CN112990730A
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發明（設計）人: 許堉坤;張永康;杜成剛;戴辰;俞磊;朱錚;蔣超;陳明;沈曉枉;甄昊涵;李蕊;張芮嘉;安佰龍;羅偉;時義攀
• 申請（專利權）人: 國網上海市電力公司;北京志翔科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 濟南克雷姆專利代理事務所(普通合伙) 37279
• 代理人: 張祥明

本發明屬于電力拓撲大數據分析領域，尤其涉及一種利用人為采集失敗增強電量相關性特征的方法。其特征在于包括以下步驟：S1：獲取臺區用戶分支數據、用電量數據和鄰近臺區數據；S2：根據上述數據，建立基于采集失敗優化的電量相關性分析模型；S3：利用基于采集失敗優化的電量相關性分析模型診斷用戶分支與臺區歸屬關系；S4：對上述診斷結果按照給定的標準輸出格式進行輸出。本發明對通過對用電信息采集系統的日凍結示數進行處理，將某個用戶多日用電量合并為一天用電量，提高用電量與臺區線損比值和用電量波動率，增強電量電量相關性特征，從而提高電量相關性分析進行臺區戶變識別的準確率和檢出率。

技術領域

本發明屬于電力拓撲大數據分析領域，尤其涉及一種利用人為采集失敗增強電量相關性特征的方法。

背景技術

隨著用電信息采集系統的全面覆蓋，臺區變壓器側的考核表和用戶電能表的售電量數據作為最重要的運行數據可實現每日采集。根據能量守恒定律，臺區供售電量之間存在如下關系，即：

臺區考核表供電量＝各用戶分表售電量之和+臺區線損。

當用戶表不歸屬于臺區時，用電量增加多少kWh，臺區線損幾乎同時降低多少kWh,用戶表和線損的皮爾遜相關性系數呈現負相關特征。

皮爾遜相關性系數作為反映2個序列數據X,Y之間線性相關性程度的指標，其值在[-1,1]之間，可用來判斷X和Y相關性的高低。皮爾遜系數用作樣本時，記作R(X，Y)。

其中：n是樣本數量，Xi,Yi是變量X，Y對應的i點觀測值，是X樣本平均數，是Y樣本平均數。

現有利用電量相關性分析方法進行戶變識別時，一般通過計算一定時間周期用戶表用電量與臺區線損的皮爾遜相關性系數，若數值小于閾值-0.8，則認為用戶與臺區不存在歸屬關系。如圖2所示。

由于需要進行戶變識別的臺區一般為公變臺區，利用用電量電量相關性分析結果進行戶變識別時，若用戶用電量與線損比值低、用電量波動率小時，皮爾遜相關性系數與0值比較接近，負相關特征并不明顯，不能準確判別用戶不歸屬于某個臺區。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明提供了識別準確、檢出率高的一種利用人為采集失敗增強電量相關性特征的方法。

本發明是這樣實現的，一種利用人為采集失敗增強電量相關性特征的方法，包括以下步驟：

S1：獲取臺區用戶分支數據、用電量數據和鄰近臺區數據；

S2：根據上述數據，建立基于采集失敗優化的電量相關性分析模型；

S3：利用基于采集失敗優化的電量相關性分析模型診斷用戶分支與臺區歸屬關系；

S4：對上述診斷結果按照給定的標準輸出格式進行輸出。

本發明對通過對用電信息采集系統的日凍結示數進行處理，將某個用戶多日用電量合并為一天用電量，提高用電量與臺區線損比值和用電量波動率，增強用電量電量相關性特征，從而提高電量相關性分析進行臺區戶變識別的準確率和檢出率。

所述的S1進行之前通過檔案數據分析診斷出鄰近臺區，所述的鄰近臺區數據包括臺區名稱鄰近、采集鄰近和或供配電鄰近的用戶分支數據、用電量數據。

所述的基于采集失敗優化的電量相關性分析模型包括對用電信息采集系統的日凍結示數進行處理，將1天或多天數據歸入某一天用電量，對原有計算結果達不到識別閾值的用戶納入診斷范圍。

所述的基于采集失敗優化的電量相關性分析模型，具體是：

對于臺區A，電表B屬于臺區A，臺區考核表C電量正常采集，電表B日凍結示數正常采集時，T_i日臺區日線損ΔΦ_i有：