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专利号: 2016107032248
申请人: 重庆邮电大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2025-12-01
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于离群点检测的用电信息采集系统实时防窃电监测方法,其特征在于,包括以下步骤:

101、获取并根据采集的各台区电量数据,计算台区实时线损并与理论线损做比对,若线损之差大于设定阀值,则认定有台区存在异常用电情况;

102、若某些台区线损异常,则采集系统主站即刻召测相应台区用电数据,召测即主站下指令采集从站相应的数据,包括用户实时用电数据及异常事件数据;同时综合计量原理和防窃电行业经验,选取对窃电较为敏感且方便量化的电气参数作为窃电评价指标并结合离群点检测和数据统计方法构建综合性的窃电嫌疑分析模型;

103、将主站召测的用电数据作为模型的输入,通过窃电嫌疑分析模型分析处理嫌疑台区下所有用户的实时用电数据,并得出台区用户的窃电嫌疑系数;

104、根据步骤103中得出的嫌疑系数的高低定位台区电网的可疑窃电用户,同时将得出的可疑窃电用户相关用电数据发送给现场检测人员,以供参考。

2.根据权利要求1所述的基于离群点检测的用电信息采集系统实时防窃电监测方法,其特征在于,所述步骤102的具体方法包括步骤:(1)、根据常用窃电手法及相应窃电特征,同时综合系统采集的用电数据和电表异常事件,选择窃电评价指标,并根据所选窃电评价指标对窃电嫌疑的贡献度,赋予指标不同的权重以此来构成系统全面的防窃电评价体系;

(2)、根据(1)中得出的窃电评价体系来构建综合性的窃电嫌疑分析模型,其具体表达式如下:F(n)=H(n)+G(n)

式中:F(n)表示第n个用户的总窃电嫌疑系数;H(n)表示该用户的数据型指标的窃电嫌疑系数,G(n)表示该用户的异常事件型指标的窃电嫌疑系数。

3.根据权利要求2所述的基于离群点检测的用电信息采集系统实时防窃电监测方法,其特征在于,所述步骤(2)窃电嫌疑分析模型中数据型指标的窃电嫌疑系数H(n)的计算采用了改进的基于密度的离群点检测算法LOF,在进行K近邻查询时,采用了优化的算法K近邻查询机制:首先对数据空间分块,并在当前子空间内完成K近邻搜索,若能搜索出满意结果则终止搜索;若未能搜索出满意结果,则扩展搜索范围,在扩展搜索过程中,通过方向控制减小扩展的搜索范围,优先在k近邻可能出现的子空间内搜索,其中数据空间分块采用如下规则:按照维度对每一维进行二分等深划分。

4.根据权利要求3所述的基于离群点检测的用电信息采集系统实时防窃电监测方法,其特征在于,所述改进的基于密度的离群点检测算法LOF,在距离计算时修改了算法的距离度量,以基于权重的欧式距离来衡量任意两个点i=(xi1,xi2...xin)和j=(xj1,xj2...xjn)之间的距离:

其中wk∈[0,1]表示第k维属性的权重,这里权重设置参考了窃电嫌疑评价体系中评价指标的权重。

5.根据权利要求3所述的基于离群点检测的用电信息采集系统实时防窃电监测方法,其特征在于,优化的算法K近邻查询机制具体搜索步骤如下:(1)将整个空间的点集按照分块规则进行分块,并为每个子空间编号;

(2)被测点Pj首先在自身所在的子空间内进行K近邻查询,并计算到其余每个子空间的距离,同时升序排列这些距离;如果Pj在当前子空间的K距离小于被测点到所有子空间距离的最小值,则不需要到其它子空间进行查找,Pj在当前子空间的K近邻即为其在整个点集空间的K近邻,否则转到(3);

(3)若当前子空间的K距离不满足条件,即存在某些子空间到Pj的距离小于Pj在当前子空间的K距离,则依次进入与Pj点距离小于当前子空间的K距离的那些子空间去搜索Pj的候选K近邻,最后综合所有搜索子空间的候选K近邻得到Pj在整个点集空间的K近邻;

(4)若当前子空间点数不足K个,则依次进入最近、次子空间进行查找,直到所有搜索过的子空间点数之和大于K个,同时记录已搜索过的子空间编号和Pj在这些子空间共同组成的搜索空间得到的K距离,然后采用此时Pj的K距离按照(3)所述规则搜索余下的子空间;

(5)重复上述过程,直到所有子空间中所有点的K近邻被全部搜索出来。

6.根据权利要求3所述的基于离群点检测的用电信息采集系统实时防窃电监测方法,其特征在于,该用户的异常事件型指标的窃电嫌疑系数G(n)的计算过程如下:(1)、统计台区用户的异常事件,并形成相应的布尔矩阵;

(2)、把(1)得到的布尔矩阵与异常事件的权重向量进行相乘即可得到用户的异常事件嫌疑系数向量,其中异常事件权重向量参考窃电嫌疑评价体系中评价指标的权重,第n个用户的嫌疑系数G(n)对应嫌疑系数向量中的第n位。

7.根据权利要求6所述的基于离群点检测的用电信息采集系统实时防窃电监测方法,其特征在于,第n个用户的总窃电嫌疑系数F(n)的计算过程如下:首先通过规范化处理由两种不同方式得到的H(n)和G(n),然后把规范化后的二者相加即可得到最终的综合窃电嫌疑系数F(n),在此规范化是通过包括Z分数规范化或最小-最大规范化或按小数定标规范化或者基于以上方法的改进规范化方式。