[发明专利]基于逻辑回归概率分析优化模型的反窃电分析预警方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于逻辑回归概率分析优化模型的反窃电分析预警方法。

背景技术

近年来，我国用电相关的纠纷案件数量亦逐年上升，尤其窃电问题，且窃电手段不断变化发展，使得窃电范围不断扩大，对电力系统的正常运行造成了阻碍。为规范管理生产生活用电，提高电能利用率，推进电力企业健康、稳定发展，开展用电检查与反窃电工作是电力企业一项迫切工作。

早期，传统的电费收取方式为人工手抄表，体力劳动强且涉外人员数量不足，窃电查处问题也由涉外人员承担，用电检查人员数量难以满足需求，其次，由于传统用电管理思想观念根深蒂固，供电企业对违约用电窃电行为不够重视，造成用电检查及打击窃电行为力度低，助长了违约用电和窃电行为；随着社会进步、经济发展，用户用电数量不断增多，社会生产生活对电能的需求量越来越大，电力企业也随之引进智能电表，以用电信息采集系统和SG186营销业务应用系统有效实现远程费控，然而窃电查处问题并未随之解决，且在经济利益的驱使下，窃电者不再局限于过去的居民、个体等，逐渐发展成为了集体企业、中外合作企业等，发展速度十分快，严重干扰了电力企业供电安全与秩序，此外，随着科学技术日新月异，高科技手段被窃电人员广泛应用，随着窃电技术的智能化、科技化发展，使得高科技含量的窃电方式越来越多，如无线遥控、有线远方控制等，此类窃电手段往往十分隐蔽，传统用电检查方法根本无法检测，且用电检查人员综合素质较低，难以满足用电检查和反窃电工作的现代化需求。因此，亟需采取有效方法，利用电力企业现有系统所提供数据实现反窃电分析，对窃电嫌疑用户进行概率推测和预警，精准识别重大窃电嫌疑用户，提高反窃电工作成效，加强我国电力企业对电能输出的高效监管力度，通过建立强有力的反窃电监控预警手段，加大反窃电的查处惩治力度，维护正常的供用电秩序，保障公司经营效益。

目前，窃电手段上大致可分为两大类，如下表所示

针对违约用电与窃电问题带来的电力企业用电监管问题，本专利提出解决方案：基于用电信息采集系统和SG186营销业务应用系统积累的大量客户用电信息，结合大量典型窃电案例，综合考虑各种窃电因素，抽象识别窃电行为的普遍因素，将逻辑回归算法、离散弗雷歇距离算法和层次聚类分析算法相结合建立反窃电分析与处理方法，对窃电嫌疑用户进行概率推测和预警，精准识别重大窃电嫌疑户，通过建立预警、排查和处理反馈的闭环工作机制，完成模型的自我优化。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种基于逻辑回归概率分析优化模型的反窃电分析预警方法，本发明可以实现一种闭环工作的反窃电预警机制，满足完成精准识别重大窃电嫌疑户的业务需求。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于逻辑回归概率分析优化模型的反窃电分析预警方法，采集用电数据，提取用电数据的窃电数据，构建专家样本库，基于专家样本库数据，通过不同维度对关联数据进行分析，建立基于窃电行为的特征数据库，进而利用逻辑回归算法构建用户窃电概率分析模型，得到各个用户的窃电概率，确定具有窃电嫌疑的用户。

进一步的，上述方法还包括采集具有窃电嫌疑的用户的历史用电行为轨迹库，并基于离散弗雷歇距离算法构建用户行为趋势分析模型，将目前用电数据曲线与用户历史用电轨迹对比，以优化确定的有窃电嫌疑的用户的结果。

进一步的，上述方法还包括基于用户用电数据，建立典型类别用电行为特征库，基于层次聚类分析算法构建高价低用判别模型，通过用户用电轨迹与典型类别用电行为对比，确定高价低压违约窃电用电用户。

进一步的，上述方法还包括根据确定的窃电嫌疑用户，进行排查，将排查结果反馈至专家样本库，对模型不断优化修正。

通过不同维度对关联数据进行分析，包括但不限于用户基本信息、用户电价、计量点、电能表、收费信息、信用信息、各类窃电因素、计量装置事件或违约用电因素。

上述方法可以同时建立用户窃电概率分析模型、用户行为趋势分析模型和高价低用判别模型，以保证窃电用户结果的正确性和完整性。

构建用户窃电概率分析模型的具体过程包括：

(1)基于用户用电数据选取等比例窃电样本数据与正常用电样本数据作为模型样本集，从模型样本集内分别随机抽取相应比例的数据构成训练集数据及测试集数据；

(2)定义训练集数据的参数，采用拟牛顿法对目标函数进行最优求解，不断迭代，直到满足迭代条件；