[发明专利]基于时序与图像的散乱污用户精准捕获方法及系统

权利要求书

1.一种基于时序与图像的散乱污用户精准捕获方法，其特征在于，包括：

获取设定供电区域内所有用户的用电情况并进行分群；

选择群中用户数量少于预设用户数量阈值，且群中用户的峰值电量与总电量比值小于预设比值阈值的群，所筛选的群内成员作为疑似散乱污用户；

将疑似散乱污用户的用电时序数据映射成电量格拉姆角场二维图像，根据电量格拉姆角场二维图像与散乱污样本库中格拉姆角场的相似度来精准捕获散乱污用户。

2.如权利要求1所述的基于时序与图像的散乱污用户精准捕获方法，其特征在于，当电量格拉姆角场二维图像与散乱污样本库中格拉姆角场的相似度超过设定相似度阈值时，则判断相应疑似散乱污用户为真实散乱污用户，则将真实散乱污用户的用电量格拉姆角场二维图像添加入到散乱污样本库中。

3.如权利要求1所述的基于时序与图像的散乱污用户精准捕获方法，其特征在于，使用互信息算法或感知哈希算法，计算用电量格拉姆角场二维图像与散乱污样本库中格拉姆角场的相似度。

4.如权利要求1所述的基于时序与图像的散乱污用户精准捕获方法，其特征在于，所述相似度采用汉明距离来表示。

5.如权利要求1所述的基于时序与图像的散乱污用户精准捕获方法，其特征在于，基于K-means聚类方法及用户的用电情况，对用户进行分群。

6.如权利要求1所述的基于时序与图像的散乱污用户精准捕获方法，其特征在于，所述用户的用电情况包括设定时间段内设定采集区间内的每个用户总用电量、峰时段用电量和谷时段用电量数据。

7.如权利要求1所述的基于时序与图像的散乱污用户精准捕获方法，其特征在于，根据所确定的散乱污用户所在供电区域的客户用电档案和网络拓扑信息，对散乱污用户进行定位及诊断。

8.一种基于时序与图像的散乱污用户精准捕获系统，其特征在于，包括：

用户分群模块，其用于获取设定供电区域内所有用户的用电情况并进行分群；

疑似散乱污用户确定模块，其用于选择群中用户数量少于预设用户数量阈值，且群中用户的峰值电量与总电量比值小于预设比值阈值的群，所筛选的群内成员作为疑似散乱污用户；

散乱污用户捕获模块，其用于将疑似散乱污用户的用电时序数据映射成电量格拉姆角场二维图像，根据电量格拉姆角场二维图像与散乱污样本库中格拉姆角场的相似度来精准捕获散乱污用户。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于时序与图像的散乱污用户精准捕获方法中的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于时序与图像的散乱污用户精准捕获方法中的步骤。