[发明专利]基于支持向量机的窃电用户判断方法

权利要求书

1.一种基于支持向量机的窃电用户判断方法，其特征在于包括以下步骤：

第一步：利用用电信息采集系统的历史数据获取客户月电量W_ij、客户所在台区的线损率η、开表盖事件O_n、编程事件P_n、月度电量环比增长率α_ij和月度电量同比增长率β_ij；

第二步：根据月度电量环比增长率α_ij和月度电量同比增长率β_ij计算各自的平均值、标准差和最坏值，并获取9个指标变量，记[x₁，…x₉]，9个指标变量分别为生成月度电量环比增长率α_ij的平均值、标准差和最坏值、月度电量同比增长率β_ij的平均值、标准差和最坏值、客户所在台区的线损率η、开表盖事件O_n和编程事件P_n；

第三步：建立训练样本集[a_i，y_i]，其中i＝1，…n，a_i＝[x₁，…x₉]，a_i∈R⁹，y_i＝1为正常客户，y_i＝-1为窃电客户；

第四步：对训练样本集[a_i，y_i]进行标准化，通过高斯核函数的支持向量机模型对标准化后的训练样本进行训练，求得分类函数包括：

(一)对训练样本集[a_i，y_i]进行标准化，包括：

(1)计算训练样本集[a_i，y_i]的均值向量μ＝[μ₁，···μ₉]和标准差向量σ＝[σ₁，…σ₉]；

(2)通过公式(1)对训练样本进行标准化：

其中i＝1，…，n；j＝1，…，9；

(3)得出标准化后训练样本的行向量

(二)求得分类函数，包括：

(1)将训练样本集[a_i，y_i]中的训练样本带入如下式所示的拉格朗日对偶函数中，求得最优化问题得到权系数的最优解α＝[α1₁，...，α₈₀₀]；

(2)根据ζ＝ay和求得权系数ζ＝[ζ₁，...，ζ₈₀₀]和支持向量S_i：

(3)在α中选择一个不为零的分量α^＊，其相应的分类结果为y^＊，分类样本为

(4)根据求得常数项b；

(5)根据上述计算结果建立最优决策函数，即得到分类函数，分类函数如公式(2)所示：

其中为高斯核函数，

第五步：通过分类函数对未知分类结果的样本进行分类，若则为正常用户，若则为窃电用户。

2.根据权利要求1所述的基于支持向量机的窃电用户判断方法，其特征在于第一步中根据客户月电量W_ij生成月度电量环比增长率α_ij和月度电量同比增长率β_ij，月度电量环比增长率α_ij生成公式如公式(3)所示，月度电量同比增长率β_ij生成公式如公式(4)所示：

其中，i表示年份，j表示月份。