[发明专利]一种用电异常检测方法及系统

说明书

一种用电异常检测方法，包括以下步骤：A、对当前采集数据及历史数据进行预处理；B、采用数据挖掘算法对预处理后的数据进行检测，识别出用电异常嫌疑用户；C、将用电异常嫌疑用户中超过设定的阈值参数的部分作为用电异常用户进行反馈；D、利用关联算法对历史数据中的用电异常数据进行关联分析，提炼用电异常内部关联规则，并将分析结果用表格或者图形表示；E、对不同行业及类别的用电异常用户分布、特定用电异常用户数据进行统计，以供查询。本发明利用现有电网信息采集系统已积累的用电数据进行分析，进而检测出用电异常用户，对用电异常用户进行检测，检测结果更为全面，且提高了检测的准确性及检测效率，节省了检测时间。

技术领域

本发明涉及一种用电异常检测方法及系统。

背景技术

近年来，随着电力网络规模的不断扩大，电力网络的结构和运行模式也变得日益复杂，人们对电网的供电质量和网络运行的可靠性提出了更高的要求。异常用电的存在会影响管理人员做出错误的决策，进而影响电力系统的正常运行，使电力企业遭受巨大的经济损失，因此用电异常检测是电力管理系统的重要组成部分。现有的用电异常检测方法主要以经验和事件分析为主，对于日益复杂和不断变化的电力应用，这种方法受到经验判断的局限，不能完全揭示用电异常的发生；另一方面，随着智能配电网的发展，电力采集系统已经积累了电网运行的海量数据，这些数据包含着丰富的利用价值，可以用来对用户用电行为模式和异常发生的规律进行分析和挖掘，但现有的用电异常检测方法并未对这些数据加以利用。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，提出一种利用数据挖掘算法进行用电异常检测的方法，充分利用已积累的电网数据，能够提高检测准确性及效率、节省检测时间。

本发明的另一个目的是提供一种采用该方法的用电异常检测系统。

本发明通过以下技术方案实现：

一种用电异常检测方法，包括以下步骤：

A、对当前采集数据及历史数据进行预处理；

B、采用数据挖掘算法对预处理后的数据进行检测，识别出用电异常嫌疑用 户；

C、将用电异常嫌疑用户中超过设定的阈值参数的部分作为用电异常用户进行反馈；

D、利用关联算法对历史数据中的用电异常数据进行关联分析，提炼用电异常内部关联规则，并将分析结果用表格或者图形表示；

E、对不同行业及类别的用电异常用户分布、特定用电异常用户数据进行统计，以供查询。

进一步的，所述步骤A包括以下步骤：

A1、对当前采集数据及历史数据进行空值处理和/或重复值处理和/或缺失值处理；

A2、将步骤A1处理后的连续型数据按照一定的标准离散化；

A3、将步骤A2处理后的数据按照需要添加属性、对异常历史数据统计异常发生频率。

进一步的，所述步骤A还包括数据导入导出。

进一步的，所述步骤A还包括定期清理数据集。

进一步的，所述步骤B中所述的数据挖掘算法包括：时间序列检测算法、曲线拟合算法、聚类算法；

时间序列检测算法，根据单个用户的表计历史数据对用户用电负荷进行预测，与用电用户脉冲值比较，筛选出实际值与预测值的差值较大的用户，检测计量装置异常情况，列为计量异常嫌疑用户；

曲线拟合算法，包括与行业的对比及与过去的对比两方面：与行业的对比，将某用户的当前采集数据与该行业的历史数据进行曲线拟合，将与行业曲线偏离的用户列为用电异常嫌疑用户；与过去的对比，将某个用户某日的负荷曲线 与该用户整段区间的平均负荷曲线进行拟合，筛选出用电异常嫌疑用户；