[发明专利]低压居民用户异常用电识别方法及仿真模拟系统

说明书

本发明公开了一种低压居民用户异常用电识别的方法和仿真模拟系统。该方法包括步骤1，提交待识别的低压居民用户的用电负荷数据，从中提取多模态特征；步骤2，针对步骤1得到的多模态特征，提取并构造四维复合特征；步骤3，利用步骤2中得到的四维复合特征训练深度神经网络；步骤4，利用训练好的深度神经网络对四维复合特征进行识别，得到低压居民异常用电用户。本发明的仿真识别的方法和仿真模拟系统可以实现异常用电数据的快速仿真分析和异常用电识别算法的验证等。

技术领域

本发明属于用户异常用电识别领域，更具体的，涉及一种低压居民用户异常用电识别方法及仿真模拟系统。

背景技术

长期以来，由于窃电、电表故障和安装错误等异常用电给电网运营商每年带来巨额的经济损失。而且，由于采集到的用电数据存在巨大误差，还会影响电网的调度与管理，以及运行安全。因此，异常用电识别是智能电网运维过程中安全用电的重要支撑之一，具有非常重要的意义。通过对用电行为正常与否的甄别，既可以即使追补因为异常用电导致的少计量的电费。此外，还可以校正失真的用电数据，提高电网数据质量，为更广泛的电力大数据分析提供保障。

国务院发布的《计量发展规划(2013-2020年)》要求加强计量作弊防控技术和查处技术研究，提高依法快速查处、快速处理能力，重点查办利用高科技手段从事计量违法行为。国家电网公司大力推进智能计量体系建设，要求建立采集数据异常监控，开展数据关联分析应用。挖掘信息采集数据价值，通过建立诊断模型实现用户计量异常等现象的监测，开展用户异常用电等问题的关联分析应用。打破现有低压异常用电识别面临的技术瓶颈，快速定位异常用电区域、准确识别异常用电嫌疑用户，实现现场排查高效精准，为电能表异常快速处置工作提供有效的技术手段。

已有的用户异常用电识别技术往往致力于对具体算法的改进和具体识别精准度的提高，尚没有一个用于低压居民异常用电行为仿真模拟与识别算法验证的平台。低压居民用户异常用电识别仿真模拟系统不仅能够实现异常用电数据的快速仿真、异常用电行为识别算法的验证等功能，还能够为低压居民用户用电数据分析及其异常用电行为识别算法的推广应用提供实验验证平台，解决理论研究与推广应用的衔接问题。

此外，目前低压居民用户异常用电案例不足，数据量不够，很难准确掌握低压居民异常用电行为特征，快速定位异常用电用户，缺乏快速高效准确的仿真工具。

发明内容

为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供一种低压居民用户异常用电识别方法及仿真模拟系统，可以实现异常用电数据的快速识别分析、仿真和异常用电识别算法的验证等。

本发明采用如下的技术方案：

一种低压居民用户异常用电识别的方法，该方法包括以下步骤：

步骤1，提交待识别的低压居民用户的用电负荷数据，从中提取多模态特征；

步骤2，针对步骤1得到的多模态特征，提取并构造四维复合特征；

步骤3，利用步骤2中得到的四维复合特征训练深度神经网络；

步骤4，利用训练好的深度神经网络对四维复合特征进行识别，得到低压居民异常用电用户。

优选的，步骤1进一步包括：

步骤1.1，对提交的低压居民用户的用电负荷数据进行预处理；

步骤1.2，从预处理后的数据中提取多模态特征。

优选的，所述预处理包括乘以电表的综合倍率还原实际电量数据、删除不合理数据以及缺失值填补中的一项或多项。

优选的，所述多模态特征包括有功增量类型、运行时间、冲击电流类型、负荷范围、以及无功阈值中的一项或多项。

优选的，步骤2进一步包括：