[发明专利]一种基于用电行为轨迹的异常用电识别方法

说明书

本发明涉及一种基于用电行为轨迹的异常用电识别方法，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，建立用户行为轨迹异常模型，并判断用户是否用电行为异常。

技术领域

本发明涉及用电异常分析的技术领域，特别涉及一种基于用电行为轨迹的异常用电识别方法。

背景技术

目前，随着电力系统信息化程度的不断提高和配用电数据量的迅速增长，供电企业非技术损失和供电安全成了供电领域关注的热点。在10kV线路下专变用户已安装计量装置和负控采集终端，为自动抄表、线损分析、营销管理提供了帮助，在用电异常方面依然是靠人工分析，需要花费大量的人力物力且工作效率低下；如何利用好已有的数据，精确且高效率的查找出存在用电异常的用户是当前用电检查迫切解决的问题。

发明内容

本发明提供一种智能分析、高效检测的基于用电行为轨迹的异常用电识别方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种基于用电行为轨迹的异常用电识别方法，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。

在上述方案中，通过采集用户用电的数据信息，进一步计算用户日总功率，将采集和计算的数据信息进行保存，进一步判断用户是否存在日电量与日总功率差值的比值异常；从而进一步构建用户用电轨迹特征模型，基于用户用电轨迹特征模型进一步构建用户用电与用电轨迹异常的识别模型；根据采集的数据以及构建模型相结合，建立用户行为轨迹异常模型，并判断用户是否用电行为异常；在本方案中，利用采集的数据信息建立用电轨迹特征模型、用电轨迹异常的识别模型和用户行为轨迹异常模型，从而进一步判断用户是否用电行为异常；在整个操作过程中不需要人工进行检测操作，对数据信息进行智能分析，从而进一步识别出用户用电是否存在异常，提高管理人员的工作效率，有效对用户用电进行监控。

优选的，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。

优选的，所述的步骤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；