[发明专利]一种改进的防窃电智能预警系统及方法

权利要求书

1.一种改进的防窃电智能预警系统，其特征在于，该系统包括数据源模块、存储模块、诊断模块、预警模块，其中数据源模块与存储模块相连，存储模块与诊断模块相连，诊断模块与预警模块相连；

所述数据源模块：是分析和预警数据的数据来源，该模块通过采集设备、业务窗口方式获取电力相关业务数据；

所述存储模块：存储从数据源各系统中获取得档案类数据、异常类数据、量测类数据、信用数据和样例库的样例数据；

所述诊断模块：是异常数据筛选和分析的核心部分，基于一次诊断模型和二次诊断模型，对异常数据进行逐次筛选和定位；通过异常数据与档案数据、量测数据、样例库数据进行关联和比对分析，精准定位疑似窃电用户；

所述预警模块：通过可视化图形界面和报表界面向现场一线用电检查及反窃电人员提供疑似窃电用户的预警信息；

包括如下步骤：

步骤一：通过数据源模块，获取用户电力信息采集终端信息；

步骤二：通过数据存储模块获取相关数，按日获取用电信息采集系统的日冻结数据，按月获取营销业务营销应用系统、地理信息系统、线损系统的海量档案数据信息、信用数据、异常数据、线损数据；

步骤三：构建“窃电关联指标体系”模型，对数据进行分析、处理生成相应的指标特征值；

步骤四：通过诊断模块，系统将生成的指标特征值输入指标一次判断模型中，通过决策树方法判断是否为疑似窃电信息，初步分析异常数据和疑似窃电数据；

步骤五：通过诊断模块，系统将一次疑似窃电信息输入二次判断模型中，进一步定位疑似窃电用户；

步骤六：通过信息系统告警元件以信息通知的方式，对疑似窃电用户发起预警，由用检人员进行现场核查、取证、查处及反馈，最终确定窃电用户，实现追补电量、电费，挽回电力公司的经济损失；

步骤三所述指标特征值包括：电量趋势、容量变换、线损趋势、失压、失流、倒走、开盖、开箱、电磁干扰；

步骤三所述“窃电关联指标体系”模型，指标包括：电量变化、线损变化、失压、失流、开盖、开箱、倒走、电磁干扰、窃电、欠费

步骤三所述“窃电关联指标体系”模型，具体量化公式为：

（1）电量变化

其量化公式为

其中ki为当天下降趋势指标，fi为当天电量，fl为前后几天电量，αi为权重，d为前后天数；

线损变化

其量化公式为

其中α为Y所占权重，β为G所占权重；Y为线损增长率，G为理论线损比对差值；

（3）失压

其量化公式为

其中K₁为异常发生点数，Q₁为有效数据点数；

（4）失流

其量化公式为

其中K₂为异常发生点数，Q₂为有效数据点数；

（5）开盖、开箱、倒走、电磁干扰

事件类告警：对测点周期内是否产生告警类事件进行指标量化处理

电量异常类告警：根据测点周期内倒走次数进行指标量化处理

k₁为近周期内记录数

（6）窃电、欠费

将最近3年内发生窃电/欠费记录数进行指标量化处理

k₂为近3年发生违窃/欠费记录数

步骤四所述决策树方法具体步骤如下：

(1).“电量、线损判断”节点，如果判断结果符合判定规则，则为一级疑似窃电用户，进入装置异常判断节点，如果判断结果不符合则为正常，不进入下一节点判断；

判断条件：电量变化阈值1 或者 线损变化阈值2；

(2).将“电量、线损判断”节点判断符合的结果，带入“装置异常判断”节点，如果判断结果符合判定规则，则为二级疑似用户，进入“欠费、窃电判断”节点，如果判断结果不符合判定规则，则该节点正常，不进入下一节点判断;

判断条件：失压指标阈值3 或者 失流指标阈值4 或者事件指标=1;

(3)将“装置异常判断”节点判断符合的结果，带入“欠费、窃电判断”节点，如果判断结果符合判断规则，则为三级疑似用户，基本判断为窃电，如果判断结果不符合判断规则，则该节点正常;

判断条件：窃电指标阈值5或者 欠费指标阈值6；

针对初步筛查的疑似窃电用户采用大数据分析技术进一步核查该用户的用电轨迹是否偏离了正常的用电轨迹，如果偏离了，则进一步证实该用户存在窃电嫌疑；

寻找用户的正常用电轨迹，就要通过用户历史大量的日用电负荷曲线进行聚类得出；本系统采用的是K-Means聚类大数据分析技术；

确认用户是否偏离了正常的用电轨迹，就是将该用户监测周期的日负荷曲线与其同季节的正常特征曲线进行比对后得出；本系统采用离散弗雷歇距离大数据分析技术，计算不同曲线的相似性，然后进行比对，分析出其用电行为的偏移度，从而进一步定位疑似窃电用户。

2.如权利要求1所述的一种改进的防窃电智能预警系统，其特征在于，所述步骤一包括用户电能表记录的电量、电流、电力、负荷实施信息，通过业务系统窗口录入地理信息数据、用户档案信息、计量装置档案信息及采集装置档案信息。