[发明专利]异常用电检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种异常用电检测方法，其特征在于，所述方法包括：

根据获取到的各个待检测用户的用电数据，通过预设聚类算法，对各个待检测用户进行聚类分组；

根据聚类分组结果，计算每个待检测用户的异常用电指标，并根据每个待检测用户的异常用电指标，确定出疑似异常用电用户；

通过预设的分类器，从疑似异常用电用户中确定出真实异常用电用户；

所述根据聚类分组结果，计算每个待检测用户的异常用电指标，包括：

按照如下公式计算所有待检测用户中的第k个待检测用户的异常用电指标UDI：

其中，n为第k个待检测用户所处聚类的用户数量；

为根据第k个待检测用户的用电数据形成的向量；

为根据第k个待检测用户所处聚类中的第m个待检测用户的用电数据形成的向量；

为第k个待检测用户所处聚类的中心向量。

2.根据权利要求1所述的异常用电检测方法，其特征在于，在所述通过预设聚类算法，对各个待检测用户进行聚类分组之前，所述方法还包括：

对获取到的各个待检测用户的用电数据进行预处理；所述预处理包括：修正异常用电数据和填补缺失用电数据。

3.根据权利要求1所述的异常用电检测方法，其特征在于，所述通过预设聚类算法，对各个待检测用户进行聚类分组，包括：

通过预设聚类算法，对各个待检测用户进行聚类分组，并根据聚类分组结果，计算评估指标；

在评估指标小于第一预设阈值的情况下，调整所述预设聚类算法的参数值，并重新进行聚类分组以及计算评估指标，直至评估指标大于等于第一预设阈值。

4.根据权利要求3所述的异常用电检测方法，其特征在于，按照如下公式计算评估指标CS I：

其中，N为聚类数量；

为第x个聚类的中心向量；

为第y个聚类的中心向量；

q为第x个聚类中的用户数量；

为根据第x个聚类中的第p个待检测用户的用电数据形成的向量；

N、q、x、y均为正整数，且x≠y。

5.根据权利要求1所述的异常用电检测方法，其特征在于，在所述从疑似异常用电用户中确定出真实异常用电用户之前，所述方法还包括：

获取训练样本；其中，所述训练样本包括：各个样本用户的用电数据；

获取现场核查结果，并根据所述现场核查结果将所述训练样本中的各个样本用户标记为异常用电用户或正常用电用户；

根据标记后的训练样本，对预设分类算法进行训练，得到用于判断疑似异常用电用户是否为真实异常用电用户的分类器。

6.根据权利要求5所述的异常用电检测方法，其特征在于，所述根据标记后的训练样本，对预设分类算法进行训练，得到用于判断疑似异常用电用户是否为真实异常用电用户的分类器，包括：

将所述训练样本中的样本用户平均划分为n个集合，并从n个集合中确定出训练集合和测试集合；

通过训练集合对预设分类算法进行训练，并通过测试集合对训练后得到的分类器进行测试；

在测试结果小于第二预设阈值的情况下，重新划分集合并重新对预设分类算法进行训练，直至测试结果大于等于第二预设阈值。

7.一种异常用电检测装置，其特征在于，所述装置包括：

聚类模块，用于获取各个待检测用户的用电数据，并通过预设聚类算法，对各个待检测用户进行聚类分组；计算模块，用于根据聚类分组结果，计算每个待检测用户的异常用电指标，并根据每个待检测用户的异常用电指标，确定出疑似异常用电用户；

确定模块，用于通过预设的分类器，从疑似异常用电用户中确定出真实异常用电用户；

所述计算模块，具体用于按照如下公式计算所有待检测用户中的第k个待检测用户的异常用电指标UD I：

其中，n为第k个待检测用户所处聚类的用户数量；

为根据第k个待检测用户的用电数据形成的向量；

为根据第k个待检测用户所处聚类中的第m个待检测用户的用电数据形成的向量；

为第k个待检测用户所处聚类的中心向量。