[发明专利]基于时间特征分析的光伏窃电发现方法和系统

权利要求书

1.一种基于时间特征分析的光伏窃电发现方法，其特征在于，包括：

计算关键时间测量点：关键时间测量点包括样本用户的出力曲线中，出力提升的时间测量点、出力稳定的时间测量点和出力下降的时间测量点；或者，关键时间测量点包括样本用户的出力曲线中，出力提升的时间测量点、出力最高的时间测量点和出力下降的时间测量点；

计算日发电量变化比例；

进行聚类分析：根据日发电量变化比例和关键时间测量点，对样本用户利用HCM算法进行聚类分析，确认窃电用户。

2.根据权利要求1中基于时间特征分析的光伏窃电发现方法，其特征在于，所述关键时间测量点具体包括：样本用户的负荷在相邻两个时间测量点的差值高于负荷变化阈值的第一时间测量点t₀；样本用户的负荷上升量首次低于负荷变化阈值的第二时间测量点t₁；样本用户的负荷下降量首次高于负荷变化阈值的第三时间测量点t₂；样本用户的负荷下降量首次低于负荷变化阈值的第四时间测量点t₃。

3.根据权利要求1所述的基于时间特征分析的光伏窃电发现方法，其特征在于，所述关键时间测量点具体包括：样本用户的负荷在相邻两个时间测量点的差值高于负荷变化阈值的第一时间测量点t₀；样本用户的负荷由上升转为下降的第二时间测量点t₁；样本用户的负荷下降量首次低于负荷变化阈值的第三时间测量点t₃。

4.根据权利要求1中基于时间特征分析的光伏窃电发现方法，其特征在于，对样本用户进行聚类分析的方法是：

判断样本用户的日发电量变化比例和样本用户的聚类中心之间的差值与样本用户的负荷变化阈值的关系，对样本用户进行根据日发电量变化比例为参数的第一次聚类分析；

进行以关键时间测量点为参数的聚类分析：

对第一次聚类分析后待考察用户集合S_u中的样本用户，定义第一距离d_t01如下：

d_t01＝|t₀+t₁-c_t0-c_t1|

c_t0为日出时间，c_t1为光照强度首次达到设备出力极限的时间，以第一距离为基础，利用HCM算法，对样本进行第二次聚类分析；

对第二次聚类分析后待考察用户集合S_u中的样本用户，定义第二距离d_t23如下：

d_t23＝|t₂+t₃-c_t2-c_t3|

c_t2为日中以后，光照强度首次弱于设备出力极限的时间，c_t3为日落时间，以第二距离为基础，利用HCM算法，对样本进行第三次聚类分析，确认窃电用户。

5.根据权利要求4所述的基于时间特征分析的光伏窃电发现方法，其特征在于，第一次聚类分析的具体方法是：

如果△-c_△≥δ_△，则对应的样本用户计入窃电用户集合S_s；

如果c_△-△≥δ_△，则对应的样本用户计入故障用户集合S_b；

剩余样本计入待考察用户集合S_u；

δ_△是样本用户的负荷变化阈值；c_△是样本用户的聚类中心；△为样本用户的日发电量变化比例。