[发明专利]一种确定窃电嫌疑用户的方法及系统

权利要求书

1.一种确定窃电嫌疑用户的方法，其特征在于，所述方法包括：

对公变低压用户的用电数据进行用电特征的提取，以获取多维度的用电特征；其中，所述用电特征包括：用电量时间序列特征、台区线损时间序列特征、异常时间特征和用电类别特征；

根据所述用电特征，采用随机森林算法进行低压用户模型的训练，并对所述低压用户模型进行检验和优化，以获取最优低压用户模型；

根据低压用户的用电采集数据，利用所述最优低压用户模型确定窃电嫌疑用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述低压用户模型进行检验和优化，以获取最优低压用户模型，包括：

采用交叉验证法对所述低压用户模型进行有效性校验，并在保证所述低压用户模型的查全率一定的情况下，以提高查准率为目标进行低压用户模型参数的优化，以获取最优低压用户模型；其中，所述低压用户模型参数包括：随机深林的深度、叶子节点的数量、决策树的数量和单叶下的最小样例数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据低压用户的用电采集数据，利用所述最优低压用户模型确定窃电嫌疑用户，包括：

根据低压用户的用电采集数据确定是否存在开盖异常事件；

在确定存在开盖异常事件时，根据时间序列突变点算法计算低压用户的日用电量的突变区间，并当开盖异常事件的发生时间属于某个日用电量的突变区间时，若开盖异常事件前后第一预设时间段内的用电量均值下降比例超过第一预设比例阈值，则确定该低压用户为窃电嫌疑用户；或根据时间序列突变点算法计算低压用户所在台区线损的突变区间，并当开盖异常事件的发生时间属于某个台区线损的突变区间时，若开盖异常事件前后第一预设时间段内的台区线损均值上升比例超过第二预设比例阈值，则确定该低压用户为窃电嫌疑用户；

在确定不存在开盖异常事件时，根据时间序列突变点算法计算用户的日用电量的突变区间，若日用电量突变区间前后第一预设时间段内的用电量均值变化比例超过第一预设比例阈值，并且在日用电量突变区间前后第一预设时间段内的该用户所在台区线损均值的上升比例超过第二预设比例阈值，则确定该低压用户为窃电嫌疑用户；和/或

若非发电用户的反向有功和正向有功的电量比值大于第三预设比例阈值，则确定该用户为窃电嫌疑用户。

4.一种确定窃电嫌疑用户的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标专变用户的用电采集数据，并根据目标专变用户的用电采集数据进行异常事件变点检验，以确定用电数据阶跃突变点；

将用电数据阶跃突变点与异常事件置于同一矩阵，设定时间重合度临界值，对于任一类别的用电数据阶跃突变点，当该任一类别的用电数据阶跃突变点和异常事件的发生时间满足预设的时间范围时，确定所述目标专变用户为窃电嫌疑用户。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述目标专变用户存在开盖异常事件，则根据时间序列突变点算法计算所述目标专变用户的日用电量的突变区间，并当开盖异常事件的发生时间属于所述目标专变用户的日用电量的突变区间，且在开盖异常事件前后第二预设时间段内的用电量均值下降比例超过第四预设比例阈值，则确定所述目标专变用户为窃电嫌疑用户。