[发明专利]一种基于用户用电数据的用电异常判断方法

权利要求书

1.一种基于用户用电数据的用电异常判断方法，其特征在于，包括：

步骤S1，基于用户的用电数据N＝[N₁,N₂,…,N_j]，获取所述用户的用电事件异常关联值D1、用电波形异常值D2和用电特征异常值D3，其中j为所述用户的用电数据数量，1≤j；

步骤S2，根据所述D1、D2和D3获取所述用户的用电异常综合值D，如果D大于第一判断阈值，则输出所述用户的判断结果。

2.根据权利要求1所述的判断方法，其特征在于，所述第一判断阈值为[0.65,0.8]，优选为0.7。

3.根据权利要求2所述的判断方法，其特征在于，D＝(D1+D2+D3)/3。

4.根据权利要求3所述的判断方法，其特征在于，所述用电异常为窃电行为。

5.根据权利要求4所述的判断方法，其特征在于，在步骤S1之前还包括步骤S0，构建计量事件与窃电行为相关性的知识库，对单一异常事件、关联异常事件与窃电嫌疑行为的关联度进行定义。

6.根据权利要求5所述的判断方法，其特征在于，所述步骤S0还包括，利用视觉聚类算法分析正常用电行为和窃电行为波形特征，分别获取包括19种典型的正常用电波形的用电行为样本库、包括13种窃电特征波形的窃电特征样本库。

7.根据权利要求5所述的判断方法，其特征在于，所述关联度等于窃电行为中异常事件发生的次数与异常事件发生的总次数的比值。

8.根据权利要求5-6任一项所述的判断方法，其特征在于，所述步骤S2之后还包括步骤S3，采集所述用户的现场异常数据，动态更新所述知识库、用电行为样本库和窃电特征样本库。

9.根据权利要求1所述的判断方法，其特征在于，所述步骤S2之后还包括步骤S4，根据所述判断结果输出现场异常处理方案。

10.根据权利要求5所述的判断方法，其特征在于，通过Apriori算法构建计量事件与窃电行为相关性。