[发明专利]一种基于电力负荷数据的居民用电安全隐患分析系统及方法

说明书

居民用电安全一直是社区管理和用电安全方面非常重要的内容，随着城市的发展，如何在城市管理运用智能化的方法，大数据的分析寻找可能存在的居民用电安全隐患，本发明公开了一种通过分析电力负荷情况识别居民用电安全隐患的系统及方法，主要包括异常值监测，聚类分析以及识别模型建立。

技术领域

本发明涉及用电安全监测技术领域，具体涉及基于电力负荷数据分析居民用电安全隐患的系统及方法。

背景技术

随着城市发展，居民用电的负荷量以及用电环境的复杂性愈加提升，如何根据用电负荷大数据要求也越来越高，电力负荷预测作为保证用电稳定的一个基本工具 ，得到了越来越多的关注。由于用电成本的不同，在居民区实行作坊式的工业生产等情况时有发生，再由于对于电压等的要求不同，存在一定的安全隐患。另一方面，群租房或者在特定时刻的非规律性用电也在一定程度上加大了居民用电的安全性。传统的用电安全管理方式多依靠于上门检查或者线路排查等方式，但这些传统的方式需要耗费很大的人力物力与时间，并且无法做到在大尺度上的综合用电安全管理，而又随着智能电表在城市中的广泛推广应用，越来越多的实时用电负荷数据被供电方很好的收集到，如何应用这些实时的用电负荷数据，在社区的大范围内分析，管理用电安全成为了一个重要的课题。本发明旨在通过对实时的用电负荷数据，运用数理统计方面的模型，来迅速识别出用电异常的区域，排查用电异常原因，为城市管理者及供电，用电方对于用电安全的监管提过决策性的意见。

发明内容

本发明提出了一种基于电力负荷数据分析居民用电安全隐患的系统及方法,其主要的应用在于在大量的用电负荷数据中识别异常用电现象，对用电不安全行为提出预警。整个过程包括了数据收集预处理模块, 数据Rank-sum排序模块, 数据自回归异常监测模块以及报告模块，如图1所示，

电力负荷数据预处理数据模块通过智能电表等终端设备采集, 存储并处理居民用电负荷数据与相关的环境数据, 并对这些数据进行分析, 整合, 校正, 填补缺失值, 以及标准化处理:

电力负荷分类模块, 主要用于对电力负荷数据根局设定的不同阈值条件进行初步筛选，剔选出用电负荷异常高低值。Rank-Sum排序模块将对电力负荷数据根据负荷大小或其他参数进行排序后求和，对每一位居民用户求出时间段用电特征值，数据自回归监测模块将对居民电力负荷数据进行自回归运算以筛选用电无规律用户。用电异常报告模块将结合用户用电负荷，用户小时用电特征值及自回归运算结果报告用电异常用户。

附图说明

图 1 是本发明实施例中用电负荷数据分析模块流程图。

具体实施方式

步骤一、数据收集整理：居民用电负荷将采集于居民电表，收集的用电负荷数据将根据电表序列针对每一户居民编号。用电负荷数据将根据采集不同采集频率进行初步处理，求和或再分配为小时，30分钟，15分钟等不同时间段颗粒度的用电负荷值。 针对原始数据缺失情况，将使用平均值，中位数或移动平均等方法补全缺失用电值。如出现数据值偏差较大等情况，将对原始数据进行标准化处理。

步骤二、根据步骤一中所取得的处理后的用电负荷数据进行异常值剔选。针对每个居民用户，分别计算其一定时间范围内（月，季度，娘）用电负荷平均值µ_单用户，针对所有用电安全监测范围内的居民用户，计算总体对应时间范围内的总体平均值µ_总及方差σ_总。由于居民用电负荷整体在较大多数情况下负荷高斯分布，居民用户相对用电负荷大小分为三类用电量用户：