[发明专利]一种基于FCM算法的终端窃电检测方法、系统、设备及可读存储介质在审

专利信息
申请号: 202111010184.6 申请日: 2021-08-31
公开(公告)号: CN113850296A 公开(公告)日: 2021-12-28
发明(设计)人: 肖湘奇;陈向群;黄瑞;杨茂涛;刘小平;黄燕娇;熊德智;陈浩;余敏琪;吴志勇;叶浏青;刘谋海;徐慧婷;韦淑敏;谭海波 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
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06Q50/06
代理公司: 长沙市融智专利事务所(普通合伙) 43114 代理人: 颜勇
地址: 410004 湖南*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 fcm 算法 终端 检测 方法 系统 设备 可读 存储 介质
【说明书】:

发明公开了一种基于FCM算法的终端窃电检测方法、系统、设备及可读存储介质,其包括:步骤1:获取待检测终端的用电量参数;步骤2:基于所述用电量参数得到所述待检测终端的用电量曲线;步骤3:利用FCM聚类算法对同一用电模式的待检测终端的用电量曲线进行聚类;其中,设置聚类类别为2,一个聚类中心表征异常数据,另一个聚类中心表征正常数据;步骤4:将异常数据的聚类中心对应簇下的待测终端的用电量数量作为窃电疑似数据,可以进一步检查是否发生窃电。本发明提供的所述方法充分利用FCM聚类算法的优势,提高窃电检测结果的可靠性和准确性,提供了一种低成本、高精度的检测手段。

技术领域

本发明属于电力系统技术领域,具体涉及一种基于FCM算法的终端窃电检测方法、系统、设备及可读存储介质。

背景技术

随着社会生产生活的发展,人民的各项需求也随之变大,这其中也就需要各行各业之间相互联系,能源行业作为联系各部门的中间的纽带,起着不可或缺的作用,电力行业之尤其处于中心位置。近年来,对电能的需求变得越来越大,同时也衍生出一系列的窃电问题,如果窃电行为得不到制止,给供电公司造成的重大的经济损失的同时,也会损害电能质量和电力设备的正常运行。据有关研究,我国每年由于窃电造成的损失达到几百亿元,窃电问题也是在一直困扰着供电企业,因此研究一项先进的窃电检测技术具有重要意义。传统人工抄表的方式是抄表员每个月上门抄表,一旦发现计量装置或计量箱有异常即可及时处理。自从采用集抄系统后,抄表次数大幅度减少,给大用电客户营造了通过窃电降低生产成本的侥幸心理。

目前研究窃电方式主要有以下几种。第一,欠流法窃电。通过人为改变电流回路或者人为造成电流回路故障,使电流回路流过少量电流甚至无电流,继而达到窃电的目的。第二,移相法窃电。其原理是通过人为改变电能表的正常接线方式,使电流和电压的相位关系发生变化,从而达到窃电的目的。第三,扩差法窃电。其原理是通过改变电能表的内部结构,使性能发生变化,增大计量误差,减少计量的电能,从而达到窃电的目的。第四,借零法窃电。其原理是通过置换电能表的火线和零线,使火线和零线不能形成回路,从而停止运转。近年来,利用高新科技的窃电技术层出不穷,窃电手段也出现多元化发展和隐蔽性态势,甚至成为一整套产业化生产链。从电能表外使用高仿铅封、加装反检查继电器模块与延时电容,到电能表内焊接二极管进行半波整流、主动分断电路改变相位等,无不体现“高精尖”水平,随之而来的是更大的反窃电难度。

其中,不少供电企业采取了一定手段,但主要还是依托第三方公司,采购大量昂贵的仪器设备,并加装成套监测模块,对现行电路构架进行深度改造,以达到可监测、可管理的目的;或者建立新的防窃电信息系统,增设特有通讯信道,经过后台特定数据库处理环节,与现有供电企业的业务系统进行接口设计以达到信息与资源共享。但以上两方面,无疑增加了系统投资与运营成本,且未因地制宜,充分运用好现有的系统资源与硬件设施,造成了不必要的浪费。

发明内容

本发明的目的是提供了一种基于FCM算法的终端窃电检测方法、系统、设备及可读存储介质,所述方法采用了FCM聚类算法来实现窃电终端的检测鉴别。其中,FCM算法是一种以隶属度来确定每个数据点属于某个聚类程度的算法。因FCM聚类算法对特性比较复杂而人们又缺少认识的对象进行分类,可以有效地实施人工干预,加入人脑思维信息,使分类结果更符合客观实际,可以给出相对的最优分类结果,因而具有一定的实用性,得出的结果更加精确,因此,本发明引入FCM聚类算法对终端的用电量曲线进行聚类,基于聚类结果识别异常的用电量曲线得到窃电检测结果,提高了窃电检测的精度。

一方面,本发明提供的一种基于FCM算法的终端窃电检测方法,其包括以下步骤:

步骤1:获取待检测终端的用电量参数;

步骤2:基于所述用电量参数得到所述待检测终端的用电量曲线;

步骤3:利用FCM聚类算法对同一用电模式的待检测终端的用电量曲线进行聚类;

其中,设置聚类类别为2,一个聚类中心表征异常数据,另一个聚类中心表征正常数据;

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