[发明专利]一种多维度窃电态势智能感知方法、系统、设备及介质有效
申请号: | 201910423619.6 | 申请日: | 2019-05-21 |
公开(公告)号: | CN110097297B | 公开(公告)日: | 2023-08-22 |
发明(设计)人: | 熊德智;郑小平;陈向群;柳青;黄瑞;杨茂涛;肖湘奇;陈金玲;徐振轩 | 申请(专利权)人: | 国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心);国家电网有限公司;威胜集团有限公司 |
主分类号: | G06Q10/0639 | 分类号: | G06Q10/0639;G06Q50/06 |
代理公司: | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人: | 周长清;廖元宝 |
地址: | 410004 *** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 多维 度窃电 态势 智能 感知 方法 系统 设备 介质 | ||
1.一种多维度窃电态势智能感知方法,其特征在于,包括步骤:
基于营销业务系统、用电信息采集系统、一体化电量及线损管理系统、季节性气象和社会经济信息,获取不同地区典型行业用户的历史电力原始数据;
构造不同典型行业用户的聚类因子,通过聚类算法对电力原始数据分析,生成典型行业的用电特征曲线,建立典型行业用电矩阵化数据集;
构建初始特征,对电力原始数据中对应特征量进行选择及提取,生成反窃电专家样本库;
以典型行业用电矩阵化数据集与反窃电专家样本库为基础,构建反窃电诊断模型;
对典型行业用户的电力原始数据进行筛选,再输入至反窃电诊断模型以分析用户的窃电情况;
通过功率曲线、日平均功率、周平均功率、三相不平衡率、负载率、功率因数波动率、用电量变化率、线损波动、客户信用、气象特征或社会经济中的一种或多种构造聚类因子;
反窃电专家样本库的特征量包括电量趋势下降指标、功率与电流相关性指标、计量反极性指标、功率因数相关性指标、电流不平衡相关性指标、线损波动性指标、事件类指标、信用类指标或负载类指标中的一种或多种;
所述电量趋势下降指标的数据源为系统的电量数据;所述功率与电流相关性指标的数据源为三相三线的A、C相二次侧电流和三相四线中的三相二次侧电流;所述计量反极性指标的数据源为各系统的负荷数据;所述功率因数相关性指标的数据源为功率因数曲线和电流曲线;所述电流不平衡相关性指标的数据源为三相三线用户电流数据;所述线损波动性指标的数据源为线路日线损数据;所述事件类指标的数据源为事件数据,所述事件数据包括开盖事件或开箱事件或磁场干扰或相序异常或电表停电、上电记录或电能表倒走;所述信用类的数据源为营销系统信用记录数据;所述负载类指标的数据源为负荷数据和营销业务系统的用户容量数据;
具体地,电量趋势下降指标的量化公式为:
式中,为当天下降趋势指标,为当天电量,为前后几天电量,为权重,为前后天数;
计量反极性指标E的量化公式为:
式中,K为异常发生点数,Q为有效数据点数;
功率因数相关性指标以功率因数曲线和电流曲线数据进行分析,分析量化过程如下:
功率因数与电流波动率相关性的量化公式为:
式中,Cov(X,Y)为X与Y的协方差,Var[X]为X的方差,Var[Y]为Y的方差,X为电流波动率,Y为功率因数;协方差Cov(X,Y)为:
式中,表示电流波动率的平均值,表示功率因数平均值;
电流不平衡相关性指标的分析量化过程如下:
a)电流不平衡度是表征某一时间点分相负载的情况,X为三相不平衡率,其量化公式为:
式中,In为分相电流,Ip为三相电流平均值;
b)负荷率是指用户运行功率与其运行容量之比,量化公式为:
式中,S为某一点有功功率(kW);Se为运行容量(kW);Y为负荷率;
c)对一个用户来说,生产一般具备连续性和相似性,在一定的负载水平内三相电流呈现相关系数,量化公式为:
式中,Cov(X,Y)为X与Y的协方差,Var[X]为X的方差,Var[Y]为Y的方差,X为电流不平衡率,Y为负荷率;其中
式中,Cov(X,Y)表示协方差,表示电流不平衡度平均值,表示负荷率平均值;
反窃电诊断模型对多种算法的优势进行了组合,其中组合的模型包括:XGBoost、BP神经网络、逻辑回归算法以及离群点算法,输出结果表现形式为:
窃电嫌疑
其中,为算法权重,、、、分别为BP神经网络、XGBoost、逻辑回归算法以及离群点算法;
由于用电行业的差异性,其模型的组合系数也需要进行调整,初始化设置不同的算法是等概率的,根据不用行业的稽查结果反馈,采用AdaBoost算法中权重更新的方式对参数进行更新,即与稽查结果复合的权重赋予较大值,反之更新权重变小,减小其对结果的贡献度。
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