[发明专利]一种基于周用电量相关系数的异常用电检测算法

权利要求书

1.一种基于周用电量相关系数的异常用电检测算法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：用户用电量数据处理，获取用户一段时间内的日用电量数据，组建用户的日用电量时间序列，针对每个用户的日用电量数据，将其进行归一化处理；

S2：数据清洗以及特征数据提取，按照用电情况进行周分组，得到每个用户的若干周的日用电量序列，再基于威尔逊相关系数法计算每个用户的相邻周之间的用电量相关系数，获得用户的用电量相关系数序列，将对用户的该特征序列取最小值、方差和标准差，作为用户用电特征；

S3：离群检测，对每个用户的特征量进行离群邻近度计算；

S4：异常用户确定，将离群邻近度在2sigma之外的用户判定为异常用电用户。

2.根据权利要求1所述的一种基于周用电量相关系数的异常用电检测算法，其特征在于：S1建立的用户每天用电量时间序列如下：

其中，c_i，j为第i个用户的第j天用电量。

3.根据权利要求1所述的一种基于周用电量相关系数的异常用电检测算法，其特征在于：S2所述对每个用户的若干周的日用电量序列进行周分组时，是以周为单位，获得的每个用户的周用电量序列如下：

其中，S_i，j为某个用户第i周第j天的用电量数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于周用电量相关系数的异常用电检测算法，其特征在于：S2所述每个用户的相邻周之间的用电量相关系数计算公式如下：

ρ＝(ρ(X₁,X₂) ρ(X₂,X₃) … ρ(X_i,X_i+1) … ρ(X_n-1,X_n))

其中，X_i为某用户第i周的用电量序列，X_i，j为某用户第i周的第j天的用电量数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于周用电量相关系数的异常用电检测算法，其特征在于：S2所述特征序列取最小值的计算公式为：f_min＝min(ρ)；

方差的计算公式为：

标准差的计算公式为：STD＝E(ρ²)-E(ρ)²。

6.根据权利要求1所述的一种基于周用电量相关系数的异常用电检测算法，其特征在于：S3所述离群邻近度计算，包括以下步骤：

A：计算每组数据中各个样本之间的距离，记作D(i，j)，即第i个样本与第j个样本之间的距离；

B：计算所有用户之间的所有距离的平均值作为邻域半径r_d，邻域半径r_d的计算公式如下：

C：统计每一个样本的邻域半径内样本的数量，作为离群邻近度N_dist，离群邻近度N_dist的计算公式如下：

其中，N_dist(i)为第i个用户的离群邻近度；

D：N_dist为衡量用户离群程度参量。