[发明专利]一种基于用电行为轨迹的异常用电识别方法

权利要求书

1.一种基于用电行为轨迹的异常用电识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1.采集用户用电的数据信息；

S2.基于采集的数据信息，计算用户日总功率；

S3.收集用户日总功率的数据信息，判断用户是否存在日电量与日总功率差值的比值异常；

S4.基于步骤S1～S3的数据信息，构建用户用电轨迹特征模型；

S5.基于步骤S4构建的特征模型构建用户用电与用电轨迹异常的识别模型；

S6.基于步骤S1～S5的数据信息，建立用户用电行为异常模型，并判断用户是否用电行为异常；

所述的用户用电数据信息包括：用户一天24小时整点的瞬时电压、瞬时电流、功率因数、功率和日电量；

步骤S2包括以下步骤：

S21.判断采集的数据信息中是否包括有效功率数据信息，若有则进行步骤S22；否则进行步骤S23；

S22.计算用户日电量有效功率之和：

其中，P1、P2、……、 P24分别表示：时间节点为1点、2点、……、 24点的有效功率；

S23.判断采集的数据信息中是否包括三相有效功率数据信息，若有则进行步骤S24；否则进行步骤S25；

S24.计算用户日电量有效功率之和：

其中，Pa总、Pb总、Pc总分别表示：A相总功率、B相总功率、C相总功率；Pa1、Pb1、Pc1、……、Pa24、Pb24、Pc24分别表示：A相每天1点的功率、B相每天1点的功率、C相每天1点的功率、……、A相每天24点的功率、B相每天24点的功率、C相每天24点的功率；

S25.对采集数据中的电压、电流计算用户日电量有效功率之和：整点估算功率为：

P1_估＝((Ia*Ua+Ib*Ub+Ic*Uc)*pf0*倍率)/1000；

其中，pf0＝0.8；采集的电流电压数据为二次瞬时量数据，Ia表示A相二次电流、Ua表示A相二次电压、Ib表示B相二次电流、Ub表示B相二次电压、Ic表示C相二次电流、Uc表示C相二次电压；

依次计算P1_估、P2_估、P3_估、……、P24_估的值；计算用户日总功率：

步骤S3的具体步骤如下：

收集用户日总功率的数据信息，判断用户是否存在日电量与日总功率差值的比值异常；其中，日总功率与日电量差值比值公式：

PBZ＝100*(日总功率-日电量)/日电量,

当PBZ-40，则认为存在日总功率与日电量差值的比值异常；

步骤S4的具体步骤如下：

S41.提取上一年度同期当月的用户用电数据信息；

S42.求出每小时节点的平均值；

S43.将求取的平均值除以平均容量，获取单位容量的功率曲线，构建用户用电轨迹特征模型；

步骤S5的具体步骤如下：

S51.获取用户24小时的整点功率与用户对应的用电轨迹对比；基于欧几里德距离的相似度算法判别两条曲线相似性，求两条曲线相同时间连续两个点之间的差值距离，通过对比判断两条曲线在两个时间点之间算法趋势同步；

S52.建立基于曲线之间面积相似度算法，用户与轨迹曲线之间通过放大或缩小，放在同一坐标系中，根据用户用电性质，一般专变用户若正常用电白天用电负荷是上升的；其中，白天定义为早上8点到晚上18点；两条曲线的交叉面积需乘以4倍，其他时间按1倍面积计算，最终通过面积大小判别两条轨迹是否异常；

步骤S6的具体如下：

结合用户电量与功率比值、用户与用电轨迹的同步性、用户与用电轨迹的交叉面积、用户电量信息；判断用户是否用电行为异常；

所述的用户用电为行业用户用电，所述的行业用户用电为工业用户用电。