[发明专利]一种基于电能用户用电行为模式的窃电检测方法和应用

说明书

本发明属于电力检测技术领域，特别涉及电力窃电检测技术领域，尤其涉及一种基于电能用户用电行为模式的窃电检测方法和应用。本发明的检测方法从用户的用电行为特性出发，依据不同电力用户用电能耗特点，考虑行为习惯、气候、季节等因素，建立不同用户能耗分时模型。基于K‑means聚类算法与LOF算法实现用户电能计量数据异常检测后，考虑到电能用户存在合理的用电行为改变，并不能准确判定用户存在窃电行为。本发明结合用电信息采集系统计量电能损耗，根据台区下能量消耗公式，引入窃电概率，对电能窃电概率进行计算，实现电能用户不同类型窃电行为的可靠监测。

技术领域

本发明属于电力检测技术领域，特别涉及电力窃电检测技术领域，尤其涉及 一种基于电能用户用电行为模式的窃电检测方法和应用。

背景技术

随着智能电网建设的不断推进以及能源格局的变化，电能在经济社会中扮演 着越来越重要的角色。用电信息采集系统作为对用户电能信息采集、分析处理和 数据应用的平台，在现代化电力营销及智能电网双向互动方面发挥着重要作用， 余额报警、远程充值等业务的应用，为人们的生活提供了更多的便利。然而，半 开放网络结构以及智能电表硬件资源限制，同样带来了用电信息采集系统安全问 题。如何在电网线路损耗等技术性损耗存在的前提下，合理高效的对窃电等非技 术性损耗进行识别，避免因非法窃电对供电企业造成的经济损失，是用电信息采 集系统需要解决的重要任务之一。

目前，在实际情况中，不同用户在工作日模式和非工作日模式下的用电能耗 不同；因此，在窃电检测中考虑电能用户用电行为特点，才能够提升用电异常数 据检测的准确性，实现窃电用户的可靠检测。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于电能用户用电行为模式的窃电检测方法和应 用，本发明的方法在窃电检测中考虑电能用户用电行为特点，提升用电异常数据 检测的准确性，实现窃电用户的可靠检测。

为此，本发明提供的技术方案如下：

第一方面，本发明提供一种基于电能用户用电行为模式的窃电检测方法，所 述检测方法至少包括以下步骤：

(1)建立能耗分时模型：基于用电信息采集系统中的用户电能计量信息， 建立不同类型用户的能耗分时模型；

(2)将不同类型用户的用电行为数据进行聚类，得到聚类后集合；

(3)对聚类后集合进行分析，定义局部离群因子LOF_k(p)，并对疑似窃电行 为进行筛选；

(4)结合用电信息采集系统计量电能损耗，根据台区下能量消耗公式，进 行用户诚信度评价，实现窃电用户监测。

优选地，在步骤(1)中，所述用户的不同类型包括大型专变用户、中小型 专变用户、工行业用户和城镇居民用户；

优选地，考虑行为习惯、气候、季节因素中的至少一种或至少两种因素的组 合，建立能耗分时模型。

优选地，在步骤(2)中，基于K-means算法将不同类型用户的用电行为数 据进行聚类，得到聚类后集合，为用户用电行为数据异常分析奠定前期基础；

优选地，所述聚类的个数为k，聚类中心为C_k；

优选地，步骤(2)包括以下步骤：

(a)聚类初始阶段：在整体的n个数据样本中随机选取k个样本，C₁，C₂，…， C_k作为初始聚类中心；

(b)令

dis(n)表示用户的第i个计量日的数据与聚类中心Cn的几何距离，x_i表示 用户的第i个计量日的数据；q为迭代次数；