[发明专利]一种基于决策树规则生成的专变用户窃电检测方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于决策树规则生成的专变用户窃电检测方法及系统，该方法首先采集了专变用户的历史智能电表数据和历史窃电记录，接着生成用以表征用户用电异常的电气指标，然后采用决策树生成和剪枝算法建立窃电和正常用户的分类决策树，最后总结可以应用于实地排查的窃电检测规则。本发明提供的方法可以快速、准确地根据各用户的电气指标，完成对专变窃电和正常用户的分类和识别，有效提高窃电检测的准确度，并且可以生成具体的窃电检测规则，方便实地排查。

技术领域

本发明涉及窃电检测技术领域，特别是涉及一种基于决策树规则生成的专变用户窃电检测方法及系统。

背景技术

窃电是指用电客户采取非法的隐蔽手段或者其他违规行为实现其用电量计量比实际使用量偏少的过程。窃电过程的发生对于窃电客户而言可以少缴纳用电费用，在巨大的经济利益驱动下，虽然我国采取了出台《窃电法》等相关法律、改进电能计量表等措施防止窃电，窃电行为还是屡禁不止。根据相关数据，国网公司2015年全年被窃电量达到20亿千瓦时，如果按照当时电价为0.58元每千瓦时计算，那么造成的直接经济损失就达到11亿元，占国网公司全年上缴利润的10％，可谓国网公司2015年十分之一的利润被盗窃了。此外，窃电危害甚广，窃电用户私自对电能表改装、对输电线路改接，极易导致电气设备故障、线路短路，甚至导致人员伤亡。

窃电行为不仅在数量上规模可观，窃电人群也呈现专业化、多元化，窃电主体不仅有个体户和居民用户，更有部分国有企业和事业单位的人员参与其中。而且在巨大经济利益的驱动下，窃电主体逐渐从个人蔓延.到单位主体，其中规模相对小的企业窃电率较其他用户更高一些，如东南私营企业较集中的某省每年窃电现象中的七到八成就发生在私营企业和乡镇企业身上；事业单位、国有企业窃电率也呈逐年上升趋势，如某省大型国有煤企窃电后被查出追欠款高达300万元；更为震惊的是机关事业单位的也开始参与窃电，且数量逐年上升，如2010年至2015年就查获机关事业单位用户窃电13900多起。上述事例说明，我国窃电行为日益猖獗，窃电主体变化多样，严惩窃电行为已刻不容缓。

发明内容

本发明提供一种基于决策树规则生成的专变用户窃电检测方法及系统，能够快速高效的检测出电网用户用电量数据的异常，根据智能电表采集的电气数据，可以生成可用于实地排查的窃电检测规则。

本发明第一方面提供一种基于决策树规则生成的专变用户窃电检测方法，包括：

获取用户原始电气数据，并根据所述原始电气数据计算电气指标；其中，所述电气指标包括：越限频率、环比相似度、离散系数、用电幅值、等效线阻抗、三相不平衡度、电压偏差、功率因数及异常频率；

将所述电气指标输入至窃电检测模型，确定所述电气指标对应的用户是否存在窃电行为。

进一步地，将所述电气指标输入至窃电检测模型之前，还包括：

建立窃电检测模型；包括：

计算所述电气指标在不同阈值下的Gini系数；

将Gini系数最小的电气指标作为根节点特征，根据电气指标的Gini系数将所述电气指标进行划分为两个样本区间，并通过预设规则，根据电气指标所对应Gini系数生成决策树的各节点。

进一步地，所述通过预设规则，根据电气指标所对应Gini系数生成决策树的各节点之后，还包括：

通过剪枝策略，根据代价复杂度对所述决策树进行剪枝，优化窃电检测模型。

进一步地，所述通过预设规则，根据电气指标所对应Gini系数生成决策树的各节点之后，还包括：

获取历史数据，并将历史数据分为训练数据及测试数据；其中，所述历史数据包括：历史窃电用户的用电量数据和标识窃电用户的用电量数据对应的窃电用户标签及历史正常用户的用电量数据和标识正常用户的用电量数据对应的正常用户标签；