[发明专利]一种用户用气量异常检测方法及装置

说明书

本发明提供一种用户用气量异常检测方法及装置。所述方法包括：定期获取小区内用户的用气量s和用气时间t，得到每个用户的二维用气数据(s,t)；计算被检测用户的二维用气数据与其他每个用户的二维用气数据之间的距离；如果所述距离小于设定阈值r的用户数量与小区内用户总数的比小于设定阈值τ，则被检测用户的用气量异常。由于当某一用户的正常用气行为突然改变时，其他用户的二维用气数据与该用户的二维用气数据的距离均明显发生改变，因此采用本发明所述方法可有效检测该用户的用气量是否异常，降低误报率和漏报率，提高异常检测的精度。

技术领域

本发明属于燃气检测技术领域，具体涉及一种用户用气量异常检测方法及装置。

背景技术

燃气用户的用气量经常存在异常现象。造成用气量不正常的原因可能是装修、停业、更换设备、偷盗气即用户非法用气等。用户非法用气，是指用气用户通过非法手段影响或破坏表具，使得表具不能正常计数或无法计数；或是通过私自改装燃气供气管道，装载分支管道，使得用户使用的燃气不经过表具计数，实现私自盗气等行为。关于辨识用气异常用户的相关文献非常有限，2019年李曼曼等发表的《餐饮用户用气量异常数据查询方法的研究与验证》一文当中，论述了用最小日用气时间作为辨识餐饮用户用气异常的指标的可行性。

目前，一般采用统计法进行用户用气量异常检测：构建一个概率分布模型，并计算对象符合该模型的概率，将具有低概率的对象视为异常点。比如特征工程中的RobustScaler方法，在做数据特征值缩放的时候，它会利用数据特征的分位数分布，将数据根据分位数划分为多段，只取中间段来做缩放，比如只取25％分位数到75％分位数的数据做缩放。这样减小了异常数据的影响。假设给定的数据集服从一个随机分布(如正态分布等)，用不一致性测试识别异常。统计法存在问题是：在许多情况下，用户并不知道这个数据分布；而且现实数据也往往不符合任何一种理想状态的数学分布；即使在低维(一维或二维)时的数据分布已知，在高维情况下，估计数据点的分布是极其困难的。另外，统计法不适应用户正常行为的突然改变。统计法的上述不足导致其误报率和漏报率较高，很难满足异常检测的精度要求。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供一种用户用气量异常检测方法及装置。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案。

第一方面，本发明提供一种用户用气量异常检测方法，包括：

定期获取小区内用户的用气量s和用气时间t，得到每个用户的二维用气数据(s,t)；

计算被检测用户的二维用气数据与其他每个用户的二维用气数据之间的距离；

如果所述距离小于设定阈值r的用户数量与小区内用户总数的比小于设定阈值τ，则被检测用户的用气量异常。

进一步地，两个用户的二维用气数据之间的距离按下式计算：

式中，d_ij为第i个用户的二维用气数据(s_i,t_i)与第j个用户的二维用气数据(s_j,t_j)之间的距离。

进一步地，所述方法还包括：从所述小区中去掉非入住用户后再进行异常检测，非入住用户为一定时间内用气量和用气时间均为0的用户。

进一步地，所述方法还包括：先将所述小区内的用户分为居民用户和非居民用户两类，然后针对每类用户分别设置不同的阈值r、τ进行异常检测。

进一步地，所述方法还包括：先将所述小区内的用户按照用气量大小分类，然后针对每类用户分别设置不同的阈值r、τ进行异常检测。

第二方面，本发明提供一种用户用气量异常检测装置，包括：