[发明专利]基于用户用电负荷特征窃电检测方法有效
| 申请号： | 201910580908.7 | 申请日： | 2019-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN110288039B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 陈红梅;李媛媛;刘楠嶓;徐赟;李涛 | 申请（专利权）人： | 河南工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 450001 河南省郑州市高新技*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于模糊C均值聚类算法和时间相似度技术处理用户用电负荷特征数据信息，来找出窃电用户的方法。本发明包括四个步骤：步骤一，对智能电表采集到的数据进行预处理，得到多个用户的日负荷曲线；步骤二，利用模糊C均值聚类算法对单个用户的电力日负荷曲线进行聚类，得到该用户的日负荷曲线中心，并给出该用户疑为窃电的数据；步骤三，利用时间相似度技术对该用户疑为窃电的数据进行时间序列相似度分析，给出该用户是否窃电和窃电信息的预判；步骤四，循环步骤二和步骤三，完成所有用户基于模糊C均值聚类和时间序列相似度分析的窃电检测。优点在于可以给出疑为窃电的时间和窃电相序，缩小疑为窃电用户的范围和窃电的时间段。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 用户 用电 负荷 特征 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于用户用电负荷特征窃电检测方法，由模糊C均值聚类算法和时间序列相似度技术处理电力用户的日负荷曲线，其特征在于，该窃电检测方法的步骤如下：步骤1）对智能电表采集到的数据进行预处理，得到多个用户的日负荷曲线；步骤2）利用模糊C均值聚类算法对单个用户的电力日负荷曲线进行聚类，得到该用户的日负荷曲线中心，并找出疑为窃电的用户数据；步骤3）利用时间相似度技术对疑为窃电的用户数据进行时间序列相似度分析，对用户疑为窃电的数据进行再次分析，给出是否窃电的预判；步骤4）循环步骤2）和步骤3），完成所有用户窃电检测，给出是否窃电的预判。
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