[发明专利]一种用户异常用电甄别的方法及系统

摘要

本发明实施例公开了一种甄别异常用电用户的方法，该方法包括获得每一线损线路的多个月线损率；判断每一线损线路中是否有两个大于预设阈值的月线损率；如果是，则确定实际线损线路及线损月份；任选一实际线损线路一线损月份内的一时间段作为测试，获得测试周期内该线路上各用户用电相关的采样数据，并得到各用户的先验概率以及后验概率；根据得到的各用户的先验概率以及后验概率，通过贝叶斯公式得到各用户的类别概率，并确定得到的类别概率中数值最大的用户为嫌疑用户。本发明实施例还公开了一种甄别异常用电用户的系统。本发明实施例，解决了现有技术中甄别偷漏电用户时，硬件预防方法投资成本大以及软件预防方法局限于用户个体的问题。

主权项

一种甄别异常用电用户的方法，其特征在于，其在有多个用户使用多个线损线路上实现，所述方法包括：获得所述多个线损线路上每一线损线路的多个月线损率；判断所述获得的每一线损线路的多个月线损率中是否有两个大于预设阈值的月线损率；如果是，则确定有两个月线损率大于预设阈值的线损线路为实际线损线路，线损月份为所述确定的实际线损线路上月线损率大于预设阈值的月份；在一实际线损线路上任意选择一线损月份内的一时间段作为测试周期，获得在所述测试周期内，所述选择的实际线损线路上各用户用电相关的采样数据，并根据所述获得的各用户用电相关的采样数据，得到各用户的先验概率以及后验概率；根据所述得到的各用户的先验概率以及后验概率，通过贝叶斯公式得到各用户的类别概率，并确定所述得到的类别概率中数值最大的用户为嫌疑用户；其中，所述在一实际线损线路上任意选择一线损月份内的一时间段作为测试周期，获得在所述测试周期内，所述选择的实际线损线路上各用户用电相关的采样数据，并根据所述得到的各用户用电相关的采样数据，得到各用户的先验概率以及后验概率的具体步骤包括：在一实际线损线路上任意选择一线损月份内的一时间段作为测试周期，获得在所述测试周期内，所述选择的实际线损线路上各用户用电相关的采样数据；根据所述获得的各用户用电相关的采样数据，得到样本集；根据所述得到的样本集，设置用户特征属性，并提取一个或多个所述设置的用户特征属性作为用户特征向量，并根据所述提取的用户特征向量及所述得到的样本集，得到各用户的训练样本集；确定所述各用户的训练样本集的分类属性的类别，并根据分类属性计算类别的先验概率为各用户的先验概率；计算所述得到的各用户的训练样本集的后验概率为各用户的后验概率。