[发明专利]基于用户采集电量与台区线损相关性的窃电用户核查方法

权利要求书

1.一种基于用户采集电量与台区线损相关性的窃电用户核查方法，其特征在于包括如下步骤：

S1：分析和确定用户采集电量与台区线损相关性的算法模型；

S2：选取样本并依据算法模型对样本中线损存在异常的日期进行标记；

S3：在算法模型的基础上，对选取样本中被标记日期对应的数据进行用户采集电量与台区线损相关性的计算，计算过程中结合统计学原理置信区间，以减少正常用户的干扰，再结合多次权重评价方法，以增加计算结果的真实可靠性，最后根据计算结果将筛选出用户的窃电嫌疑度确定为大、中、小三类；

S4：按比例对窃电嫌疑度排名靠前的用户进行现场排查处理，若该台区下没有窃电嫌疑度为大的用户，且所选比例的排名靠前用户经现场排查都没有问题，则说明该台区下用户的窃电方式可能为无表计窃电或窃电表计采集电量非常接近0或等于0，工作人员需要重点排查台区的入户线与采集电量在大部分时间都非常接近或等于0的用户；

所述步骤S1包括如下步骤：

线损分为理论线损和管理线损，管理线损的成因复杂多样，而理论线损是可以进行计算的，在理想环境下，台区线损量等同于理论线损值，且不会因用户电量的变化而改变；

在这个理想环境下，且不考虑分布式电源的影响，则供电量-售电量=台区线损量=理论线损值，其中售电量为台区所有用户采集电量之和，供电量为台区关口表的采集电量；

引入1个窃电用户进行讨论，则窃电用户采集电量=窃电用户实际电量-窃电量，台区线损量=理论线损值+窃电量=供电量*理论线损率+窃电量，可见窃电量的变化会引起台区线损量的变化，且两者正相关；

一般情况下能被采集示数的窃电用户，采集电量通常是实际电量的某个百分比值，把它称作窃电系数k，则窃电用户采集电量=E-Ek=E(1-k)，台区线损量=理论线损值+Ek；

画出y=E和y=Ek的函数图像进行定性分析；

定性分析后得出：随着E和k的变化，台区线损量变化时，窃电用户的采集电量也会发生有相关性的不同幅度的变化，包括增加、减少或不变，类似正弦函数曲线，但台区线损量和窃电用户采集电量不是单纯的正相关和负相关，属于较为复杂的非线性相关，难以直接对台区线损量和窃电用户采集电量进行相关性分析，可以根据其变化率进行分析；

由此，确定用户采集电量与台区线损相关性的算法模型为：

存在窃电量时，台区线损量变化才会和窃电用户采集电量变化有非线性相关关系，且台区线损率变化较大时的相关性更高，当用户刚开始或终止窃电、明显增加或减少用电系数时，窃电用户采集电量与台区线损量呈负相关且此时台区线损率变化幅度较大；

将用户采集电量与台区线损相关性分析转化为各用户采集电量变化率绝对值和台区线损率变化率绝对值的接近程度分析，若其越接近，则说明变化的相关性越强，最接近值对应的用户最有可能是窃电用户；

当用户持续稳定窃电时，窃电用户采集电量与台区线损量呈正相关，由于一般情况下窃电用户的实际用电量也比较稳定，此时台区线损率变化幅度较小；

所述步骤S2包括如下步骤：

S21：在电力用户用电信息采集系统中，提取最近z天中每天的台区下所有用户表计的数据日期、用户编号、用户名称和采集电量作为用户电量表，以数据日期和用户编号作为主键，先按照用户编号升序，再按照数据日期升序，对用户电量表进行排序；

S22：在电力用户用电信息采集系统中，提取最近z天中每天的数据日期、台区编号、台区名称、理论线损率、供电量、售电量、线损量、线损率作为台区线损率表，以数据日期作为主键，按照数据日期升序，对台区线损率表进行排序；

其中，用户电量表和台区线损率表通过主键数据日期进行连接；

S23：依据算法模型中的“存在窃电量时，台区线损量变化才会和窃电用户采集电量变化有非线性相关关系”选取第一批样本；

将台区线损率表中线损率理论线损率+3%的数据日期认定为存在用户窃电行为，为台区线损率表添加一列记为样本选取标记a，在该列中，当对应数据日期的线损率理论线损率+3%时，为其赋值a；

S24：依据算法模型中的“台区线损率变化较大时的相关性更高”选取第二批样本；

对台区线损率表中线损率变化值的绝对值大小进行比较，当数据日期为t时，线损率变化值的公式为：，其中指数据日期为t时的台区线损率，指数据日期为t-1时的台区线损率；

为台区线损率表添加一列记为台区线损率变化值，当日期为t时，为该列数据赋值，若t-1不存在则为空；

采用箱线图原理，认定台区线损率变化值处于上四分位数和上边缘之间的数据为相对离群值，即存在窃电行为且台区线损率变化较大；为台区线损率表添加一列记为样本选取标记b，在该列中，当对应数据日期的台区线损率变化值大于相对离群值中的某一值时，为其赋值b。