[发明专利]一种基于自适应群组测试的智能电网窃电检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于自适应群组测试的智能电网窃电检测方法及系统，在邻域网中安装检测器；监测电网中所有用户是否存在窃电用户并定位窃电用户；监测过程中实时估计邻域网中的窃电用户比例；根据估计的窃电用户比例自适应地调整查找策略，查找策略包括逐个查找策略和分组测验策略；当采用分组测验策略检测X中的用户时，若检测结果正常，则X中的用户均为诚实用户；若检测结果异常，则对所在组用户进行进一步检测；若确定某一用户为窃电用户，立即断电处理；若在查找过程中首检测器不再检测到异常，子检测器不在检测W中的剩余用户，结束查找过程。本发明具有检查步骤少、实用性更强的优点。

技术领域

本发明属于智能电网技术领域，具体涉及一种基于自适应群组测试的智能电网窃电检测方法及系统。

背景技术

现阶段，为了建立智能电网体系，必须首先布设大量具有双向通信功能的智能电表。智能电表能够对费用进行准确实时地结算及处理，大大简化了传统账务流程。同时，智能电表能够将能耗信息实时传递给用户，使用户能够及时的了解自己的用电状况，从而转变能源利用方式促进节能减排。但是，智能电表也带来了一些新的威胁，其中一个重要的方面是窃电用户通过攻击智能电表窃取电网公司电能。

窃电用户可以通过物理攻击和网络攻击篡改智能电表读数，以达到其窃电目的。传统窃电方法，如U型导线分流、表外接线等，均属于物理攻击。据报道，窃电用户只需具备中等计算机水平即可向智能电表发起网络攻击。常见的网络攻击方式包括向智能电表系统核注入计算机病毒，对智能电表读数进行通信拦截并篡改等。据不完全统计，目前全世界范围内由于窃电造成的经济损失达893亿美元。以北美为例，每年由于窃电造成的经济损失至少为60亿美元。

在本发明中，若用户窃电，则称之为“窃电用户”；否则，称之为“诚实用户”。关于窃电用户检测问题的研究工作有很多，主要可以分为基于分类的检测机制和基于电量测量的检测机制。其中，基于分类的检测机制通常利用机器学习及数据挖掘方法(如支持向量机、超限学习机、遗传算法等)对智能电表上报的周期性、细粒度用电数据进行分析，来推测用户是否窃电。该类方法对样本数据的依赖程度很高。而在实际应用中，窃电用户的样本数据往往很难得到。这使得该类方法检测率较低，而误检率较高。为了克服这些缺点，一些学者提出了基于电量测量的窃电用户检测机制，其基本思想是安装冗余设备对用户的用电量进行监测。常见的冗余设备包括传感器、智能电表以及中心检测器等。该类方法通过对比分析冗余设备测量的数据和智能电表上报的数据，能比较准确地检测到窃电用户。由于某些检测机制要求为每个用户都安装冗余设备，该类方法成本较高。为了降低冗余设备安装成本，一些学者提出在一个邻域网中，只安装一个或有限几个检测器对用户的用电情况进行监测。但是，随之而来的问题是窃电用户检测时间较长。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于自适应群组测试的智能电网窃电检测方法及系统，解决窃电用户检测方法布设成本高、检测时间长的问题。

本发明采用以下技术方案：

一种基于自适应群组测试的智能电网窃电检测方法，包括以下步骤：

S1、监测电网中所有用户是否存在窃电用户并定位窃电用户；

S2、在步骤S1监测过程中实时估计邻域网中的窃电用户比例γ；

S3、根据步骤S2估计的窃电用户比例γ自适应调整查找策略，查找策略包括逐个查找策略和分组测验策略；

S4、采用分组测验策略检测用户集合中随机抽取的一组中的用户时，若检测结果正常，则所在组中的用户均为诚实用户；若检测结果异常，则对所在组的用户进行进一步检测；

S5、若步骤S4确定某一用户为窃电用户，立即断电处理；若在查找过程中首检测器不再检测到异常，子检测器不在检测W中的剩余用户，结束查找过程。

具体的，步骤S2中，检测器检测过程具体为：