[发明专利]一种用电异常用户自动筛选方法

说明书

技术领域

本发明属于智能电能表技术领域，尤其涉及一种用电异常用户自动筛选方法。

背景技术

国家电网和南方电网公司正在进行大规模的更换智能电表工作，同时也在大力推进电能信息采集系统的建立工作。

现在大量的电能信息的抄收还停留在人工抄表阶段，所以现有用电异常用户几乎都是靠人工分析和人工现场检查来发现。

人工抄表的特点是效率低，无法做到对所有的电能表统一抄收，无法用抄收的电能数据准确进行线损计算和其它分析，对用电异常用户更无从知晓。单靠抄表员抄表时检查电表异常发现窃电行为机会渺茫，也无法满足现有电力部门对高效率工作的要求。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种用电异常用户自动筛选方法，该方法通过对用电数据进行数据挖掘，能及早发现用电异常用户，减少用电纠纷，有效的发现窃电行为，维护正常的用电秩序。

本发明提供了一种用电异常用户自动筛选方法，包括下述步骤：

S1：计算线损并根据线损获得重点关注台区；所述重点关注台区是指线损大于设定阈值的台区；

S2：通过对重点关注台区的用户当前用电量数据和历史用电量数据进行处理获得疑似窃电用户。

更进一步地，所述步骤S2具体包括：

S21：选择本月用电量等于0的用户和本月用电量小于0的用户；

S22：采用正态分布并根据用户本月用电量数据将用户分为A类用户、B类用户和C类用户；所述A类用户的用电量多，占5%-10%；所述B类用户的用电量适中，占80%-85%；所述C类用户的用电量少，占10%-15%；

S23：对A类用户、B类用户和C类用户的用电量数据分别进行计算并获得本月重点嫌疑用户数据；

S24：根据本月用电量小于等于0的用户数据、上月重点嫌疑用户数据、已确认窃电用户数据和本月重点嫌疑用户数据获得本月最终疑似窃电目标用户数据。

更进一步地，所述步骤S2还包括下述步骤：

根据现场核查数据将窃电用户加入到已确认的窃电用户表，并将剩余用户添加为本月重点嫌疑用户。

更进一步地，在步骤S23中分别对A类用户、B类用户和C类用户进行如下计算：

（1）计算该类用户的本月平均用电量；

（2）根据该类用户的本月用电量、本月该类用户的平均用电量、上月用电量、去年同期用电量和最近6-12个月的平均电量获得该类用户的本月用电变化率；

（3）根据用电变化率将用户分为正常用户、嫌疑用户和重点嫌疑用户，所述正常用户的用电变化率为5%-30%，所述嫌疑用户的用电变化率为30%-60%或小于5%，重点嫌疑用户的用电变化率为大于60%。

更进一步地，所述用电变化率根据公式y = y₁*r₁ + y₂*r₂ +y₃*r₃+y₄*r₄计算，其中y₁=((E_i-E_i-1）/E_i-1)*100% [s,h,e]，y₂=((E_i-E_平)/E_平)*100%，y₃=((E_i-E_Li)/E_Li)*100%，y₄=((E_i-E_i平)/E_i平)*100%；s为季节因子，h为节假日因子，e为特殊事件因子，E_i为当月用电量，E_i-1为上月用电量，E_平为当月该类用户平均用电量，E_Li为去年同期用电量，E_i平为该用户最近6-12月平均用电量；权重r₁、权重r₂、权重r₃和权重r₄之和等于1。