[发明专利]一种异常用电行为的识别方法、装置及中央服务器

说明书

本发明实施例提供一种异常用电行为的识别方法、装置及中央服务器，该方法包括采集智能电表记录的用户信息，并对所采集的用户信息进行汇总整理，生成用电数据集，在用电数据集中，提取第一预设时间段内所有用户的用电信息，计算表征所有用户的平均用电水平的标准用电特征值，提取第二预设时间段内指定用户的用电信息，计算表征指定用户用电水平的个体用电特征值，并将个体用电特征值和标准用电特征值进行比对，如果指定用户的个体用电特征值大于标准用电特征值，则可以判定该指定用户存在异常用电行为，供电部门可以对判定存在异常用电行为的用户予以重点关注，提高对用户用电行为的监管力度和管理水平。

技术领域

本发明属于供用电技术领域，尤其涉及一种异常用电行为的识别方法、装置及中央服务器。

背景技术

随着智能电表的普及应用，实时采集并回传用户用电信息成为现实，智能电表回传的信息中包括用户编号、每日用电量、每日不同时段用电量、用电时间、欠费、缴费信息等诸多内容。

在智能电表回传的诸多信息之中，既包括反映用户资费情况、用户编号等基本信息，同时还包括用电量等反映用户用电行为的关键信息，供电部门如果可以通过汇总、分析这些信息，判断出用户是否存在异常用电的行为，并对判定存在异常用电行为的用户予以重点关注，则可以大大提高供电部门对用户用电行为的监管力度和管理水平。

因此，如何提供一种数据分析方法，针对智能电表回传的数据进行准确分析，并依据分析结果判断用户是否存在异常用电行为，成为本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种异常用电行为的识别方法、装置及中央服务器，通过对智能电表回传的用电数据进行分析，判断是否存在异常用电行为，具体方案如下：

本发明实施例提供一种异常用电行为的识别方法，包括：

采集智能电表记录的用户信息；

汇总、整理用户信息，并生成用电数据集；

在用电数据集中，提取第一预设时间段内所有用户的用电信息，计算表征所有用户的平均用电水平的标准用电特征值；

在用电数据集中，提取第二预设时间段内指定用户的用电信息，计算表征指定用户用电水平的个体用电特征值；

将个体用电特征值和标准用电特征值进行比对，如果指定用户的个体用电特征值大于标准用电特征值，则判定该指定用户存在异常用电行为。

可选的，所述计算表征所有用户的平均用电水平的标准用电特征值，包括：

计算第一预设时间段内，每个用户的日用电量；

计算每个用户每天各预设用电时段的预设时段用电量，一天包括至少一个预设用电时段；

计算每个用户的各预设时段用电量占比，其中，一用户的一预设时段用电量占比为该预设时段用电量与该用户的日用电量的比值；

针对每个用户，计算表征日用电量波动情况的日用电量波动系数、以及表征各预设时段用电量波动情况的各预设时段用电量占比波动系数；

将所有用户的日用电量波动系数、各预设时段用电量占比波动系数分别由小到大进行排序，并分别按照各系数的排序结果，分别取位于特定位的参数值。

可选的，所述至少一个预设用电时段包括：峰时段、谷时段和平时段。

可选的，所述计算表征日用电量波动情况的日用电量波动系数，包括：计算日用电量的标准差与日用电量的平均值的比值；

所述计算表征预设时段用电量波动情况的预设时段用电量占比波动系数，包括：计算预设时段用电量占比的标准差与预设时段用电量占比的平均值的比值。