[发明专利]一种基于用电负荷管理系统数据挖掘的反窃电方法

权利要求书

1.一种基于用电负荷管理系统数据挖掘的反窃电方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)获取用电负荷管理系统数据库中的用户历史负荷数据，并对缺失数据通过牛顿插值法进行归整补充；

2)按照时间规律对归整补充后的历史负荷数据样本进行排列，通过模型辨识和参数估计建立自回归滑动平均模型，获得短期负荷预测方程，计算短期负荷预测值；

3)比较负荷预测值与实际采集值，判断当前用户是否存在窃电可能行为，若是，则发出“窃电可能”的告警，若否，则将实际采集值保存至用电负荷管理系统数据库，返回步骤1)。

2.根据权利要求1所述的一种基于用电负荷管理系统数据挖掘的反窃电方法，其特征在于，所述的通过牛顿插值法进行归整补充具体为：

x₀，x₁，...，x_n为已知的n个采样时间点，f(x₀)，f(x₁)，...，f(x_n)为相应的采样值，在时间点x上缺失了采样值f(x)，则

f(x)＝f(x₀)+f[x₀，x₁](x-x₀)+…+f[x₀，x₁，…x_n](x-x₀)(x-x₁)…(x-x_n)+P_n(x)

其中，f[x₀，x₁，…x_n]为函数f的n阶差商，

f[x₀，x₁，…x_n]＝(f[x₀，x₁，…x_n-1]-f[x₁，…x_n])/(x₀-x_n)

Pn(x)=f[x,x0,x1,···xn]Πi=0n(x-xi).]]>

3.根据权利要求1所述的一种基于用电负荷管理系统数据挖掘的反窃电方法，其特征在于，所述的自回归滑动平均模型具体为：

其中，y(t-p)，y(t-p+1)，...，y(t-1)，y(t)是连续一段时间的负荷数据值；α_t，α_t-1，...，α₀是白噪声序列；p、q分别为自回归阶数和滑动平均阶数；和θ_j分别为自回归系数和滑动平均系数，i＝1，2，...，p，j＝1，2，...，q。