[发明专利]窃电概率预警分析方法

权利要求书

1.窃电概率预警分析方法，其特征在于：首先采用逻辑回归分析算法建立客户用电行为异常分类模型，然后采用聚类分析算法建立客户用电行为异常判别模型；

所述采用聚类分析算法建立客户用电行为异常判别模型包括：

步骤a：获取营销业务应用系统中客户历史用电行为数据以及用户静态数据；

步骤b：通过数据库对客户历史用电行为数据以及用户静态数据进行预处理；

步骤c：对客户电量、电压、电流、功率、负荷数据进行归一化处理，并按区域、用电类型分成不同种类；

步骤d：对不同种类数据采用K-Means聚类分析算法，选择聚类数k值，并判断模型是否收敛；如果是，则输出聚类结果，执行步骤f；

步骤e：如果不收敛，则调整模型参数，并返回步骤d；

步骤f：根据聚类结构，生成各类型用户典型用电行为曲线。

2.根据权利要求1所述的窃电概率预警分析方法，其特征在于：所述对客户历史用电行为数据以及用户静态数据进行预处理包括：删除无效值和填充空值。

3.根据权利要求1所述的窃电概率预警分析方法，其特征在于：所述采用逻辑回归分析算法建立客户用电行为异常分类模型包括：

步骤1：获取典型窃电案例数据以及同等比例正常用电行为数据；

步骤2：通过数据库对典型窃电案例数据以及同等比例正常用电行为数据进行预处理；

步骤3：描述性统计出客户异常程度的多维度特征；

步骤4：将是否窃电作为因变量，利用spss进行逻辑回归分析，并设置50％作为预测结果阈值，设置向前步进似然比检验方法，选择出最优自变量，同时输出各变量回归系数值β_i；

步骤5：根据模型训练结果带入预测函数。