[发明专利]一种基于分段实时电流监测的反窃电监测系统在审

专利信息
申请号: 202111400750.4 申请日: 2021-11-19
公开(公告)号: CN114119284A 公开(公告)日: 2022-03-01
发明(设计)人: 刘红军 申请(专利权)人: 重庆玖奇科技有限公司
主分类号: G06Q50/06 分类号: G06Q50/06;G06K9/62
代理公司: 重庆强大凯创专利代理事务所(普通合伙) 50217 代理人: 赵玉乾
地址: 401120 重庆市渝北区龙*** 国省代码: 重庆;50
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 分段 实时 电流 监测 反窃电 系统
【说明书】:

发明属于用电用户窃电概率分析技术领域,尤其涉及一种基于分段实时电流监测的反窃电监测系统,包括:数据采集模块:用于采集低压配电网线路分段的电量各个维度的初始数据和待测数据,预处理模块:用于对数据采集模块采集的初始数据和待测数据进行预处理,预处理模块还用于将初始数据和待测数据进行标准化处理,预处理模块还用于通过犹豫度对待测数据中的缺失值进行填充;异常分析模块:用于接收初始数据和预处理模块的处理过的待测数据,并进行直觉模糊聚类分析,工单生成模块:用于根据异常分析模块的结果生成工单信息。本发明通过监测低压配电网各个分段的线路电量,辅以直觉模糊聚类分析,能够查找出窃电信息出现的线路分段。

技术领域

本发明属于用电用户窃电概率分析技术领域,尤其涉及一种基于分段实时电流监测的反窃电监测系统。

背景技术

近年来,电力与社会经济发展的关系密不可分,人们的生产生活对电的依赖程度也越来越高,但在电力发展中面临着许多问题,特别是窃电问题,不仅给电力企业造成了巨大的损失,而且还影响到了用户的正常生活,一般情况下是依靠人为监测,但是仅仅靠人为的方式对反窃电问题的解决起到的作用远远不够,主要是因为当前窃电行为的特点是窃电过程隐蔽化、窃电手段高科技化以及窃电数量大额化。目前,欧美等发达国家走在高科技反窃电技术的前沿,已经研发出了用于降低非技术损耗的反窃电装置,我国在传统的检测手段无法满足当前反窃电的需求下,逐步展开结合数据挖掘、分析技术手段来预测可能存在的窃电行为。

现有技术的反窃电监测系统,通过将异常识别规则和机器学习算法结合起来,并引入线损率增长率进行综合分析,以此达到更高效地识别窃电用户,但是现有技术中对于异常数据中的缺失值通过插值法将缺失值填充,对于数据维度相对重要时,采用上述插值法处理后的结果可能会影响数据的真实性。

发明内容

本发明所解决的技术问题在于提供一种基于分段实时电流监测的反窃电监测系统,通过监测低压配电网各个分段的线路电量,辅以直觉模糊聚类分析进行分析数据,能够查找出窃电信息出现的线路分段。

本发明提供的基础方案:一种基于分段实时电流监测的反窃电监测系统,其特征在于:包括数据采集模块、预处理模块、异常分析模块和工单生成模块;

所述数据采集模块用于采集低压配电网线路分段的电量各个维度的初始数据和待测数据,所述线路分段包括配电侧线路、分支侧以及表箱侧;

所述预处理模块用于对数据采集模块采集的初始数据和待测数据进行预处理,所述预处理的待测数据包括待测数据中是否存在缺失值、异常值以及数据不统一的值,所述预处理模块还用于将初始数据和待测数据进行标准化处理,所述预处理模块还用于通过犹豫度对待测数据中的缺失值进行填充;

所述异常分析模块用于接收初始数据和预处理模块的处理过的待测数据,并进行直觉模糊聚类分析,所述直觉模糊聚类分析的聚类个数为2个,所述初始数据和待测数据中的数据分别是对两个聚类的隶属度;

所述工单生成模块用于根据异常分析模块的结果生成工单信息。

本发明的原理及优点在于:通过数据采集模块采集线路分段的电量数据,预处理模块对采集的数据进行预处理,对于数据中的缺失值,引入犹豫度,避免数据缺失严重影响数据的真实性,同时预处理模块对数据不统一的值进行标准化处理,再通过异常分析模块对采集的数据进行直觉模糊聚类分析,分析的聚类主题分别为窃电和非窃电,工单生成模块根据异常分析模块的结果生成工单信息,包括各个线路分段的窃电情况,因此,本发明的优点在于通过监测低压配电网各个分段的线路电量,辅以直觉模糊分析进行分析数据,能够查找出窃电信息出现的线路分段。

进一步,所述初始数据为线路分段电量未发生异常时采集的非窃电数据,所述待测数据为线路分段电量出现异常值时采集的窃电数据,所述线路分段的电量各个维度包括电压、电流和功率因素。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于重庆玖奇科技有限公司,未经重庆玖奇科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202111400750.4/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top