[发明专利]一种基于非监督学习的智能电网非技术性损失检测方法

权利要求书

1.一种基于非监督学习的智能电网非技术性损失检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤(1)基于一个用电行为可触发多种用电数据；选取多种表征用电行为的用电原始数据作为原始指标数据集，使用主成分分析方法将原始数据集进行维度规约；

步骤(2)使用基于k-means聚类方法，将步骤(1)使用主成分分析法得到的数据集进行聚类，并剔除正常数据，获得异常数据；

步骤(3)基于局部异常因子检测算法对步骤(2)中异常数据进行精确数据处理，实现异常数据的准确分离，完成智能电网非技术性损失检测。

2.根据权利要求1所述的一种基于非监督学习的智能电网非技术性损失检测方法，其特征在于：在步骤1中，所述原始指标数据集包括趋势指标，变动性指标，波动性指标，后r月平均负荷与所有月平均负荷的比率指标，以及每个用户的负荷序列与所有用户负荷中值序列的相关系数指标。

3.根据权利要求2所述的一种基于非监督学习的智能电网非技术性损失检测方法，其特征在于：所述趋势指标计算步骤如下：

1)输入电力用户月平均负荷数据集X；

2)计算每个用户负荷时间序列A的n点简单移动平均序列；

3)统计序列A和序列F在各时间点的相对大小，若A在F之下的有u段，每段包含的点数分别为a₁,a₂,…,a_u，A在F之上的有v段，每段包含的点数分别为b₁,b₂,…,b_v，则有下述的指标计算：

4)计算上升趋势指标tra和下降趋势指标trb

4.根据权利要求2所述的一种基于非监督学习的智能电网非技术性损失检测方法，其特征在于：所述变动性指标是指用户用电模式的首位差异度量；包括：

1)前r个月与后r个月平均负荷的差值

式中，x_n1和x_n2分别为前r个月与后r个月的负荷；

2)前r个月与后r个月离散傅里叶变换的系数序列的差值序列的模

式中，y_n1和y_n2分别为前后r个月的离散傅里叶变换的系数序列。

5.根据权利要求2所述的一种基于非监督学习的智能电网非技术性损失检测方法，其特征在于：所述波动性指标为：

1)每个用户H个月负荷序列的标准差sd；

2)前r月负荷序列的标准差bsd_r；

3)后r月负荷序列的标准差esd_r。