[发明专利]一种基于多方案决策和模糊判断的用电异常等级划分方法

说明书

本发明公开一种基于多方案决策和模糊判断的用电异常等级划分方法，包括以下步骤：建立用电异常等级评价指标；建立层次结构模型；构建模糊判断矩阵；计算模糊权重；得到用电异常等级。本发明将预测的用电数据与真实的用电数据进行对比，判断是否存在异常，并将异常划分为不同的风险等级，根据不同的风险等级采取不用的措施，提高用电异常稽查的针对性。

技术领域

本发明涉及电力电网技术领域，尤其涉及一种基于多方案决策和模糊判断的用电异常等级划分方法。

背景技术

异常用电(窃电、计量装置异常)是造成线损异常的重要因素，会给用电和电网安全带来隐患。但目前，异常用电监测存在如下难题：发现难、取证难、异常用电量计量难。特别是低压台区，用户多且分散，难以有效检测，这给低压线损管理带来困难，损害了供电企业利益。

在营配调贯通的大背景下，电力系统信息化程度不断提高，配用电数据量也随之迅猛增长，用电信息采集系统、营销业务系统、线损精细化平台等系统已积累了大量、丰富、完整的用户数据，目前传统的查窃电、异常用电方式是对营销系统和用电采集系统中的数据进行分析，只能做到异常用电的事后处理，且传统人工稽核的方式需耗费大量人力，效率低，用电稽查工作亟待优化和升级。

采用基于神经网络的用电预测方法，可以对用户的用电数据进行预测，通过将预测的用电数据与真实的用电数据进行对比，可以实现异常计量装置和窃电用户识别，及时推送给营销部门开展核实和处理，但是需要预测的用户数量很多，每个用户的用电数据类型也比较多，需要建立一种电异常等级划分方法，将用电异常划分为不同的风险等级，根据不同的风险等级采取不用的措施，提高用电异常稽查的针对性。

发明内容

本发明的目的在于解决异常用电监测难度大的问题，提出一种基于多方案决策和模糊判断的用电异常等级划分方法，将预测的用电数据与真实的用电数据进行对比，判断是否存在异常，并将异常划分为不同的风险等级，根据不同的风险等级采取不用的措施，提高用电异常稽查的针对性。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于多方案决策和模糊判断的用电异常等级划分方法，包括以下步骤：

S1：建立用电异常等级评价指标；

S2：建立层次结构模型；

S3：构建模糊判断矩阵；

S4：计算模糊权重；

S5：得到用电异常等级。

进一步的，用电异常等级评价指标包括用电量差值指标和用户缴费指标。

进一步的，用电量差值指标包括：月用电量差值率、月尖电量差值率、月峰电量差值率、月平电量差值率、月谷电量差值率、30日内累计出现异常天数。

进一步的，用户缴费指标包括欠费次数、缴费率、总欠费量、缴纳准时率。

进一步的，步骤S3中，构建模糊判断矩阵包括以下步骤：

S3.1：构建模糊数表达式，

S3.2：使用三角模糊函数对模糊数进行限定，

S3.3：生成模糊判断矩阵，其中，表示第n个专家对第i个指标第j个因素之间的对比结果，a_ii模糊判断值的最终结果。

进一步的，步骤S4中，模糊比重的表达式为：

其中：r_i是模糊数的平均数；W_i是第i个指标的模糊比重。