[发明专利]基于大数据建模的窃电嫌疑判断方法

权利要求书

1.基于大数据建模的窃电嫌疑判断方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

S1：窃电分析；

S2：计算理论线损；

S3：环网转供关系研究；

S4：线损异常智能分析。

2.根据权利要求1所述的基于大数据建模的窃电嫌疑判断方法，其特征在于：所述S1包括以下步骤：

S11：窃电手段分析；

窃电手段包括：欠流法窃电、欠压法窃电、扩差法窃电、移相法窃电、强交流磁场法窃电、无表法窃电和高科技窃电；

①欠流法窃电

欠流法窃电就是使流过计量装置的电流变小，使计量装置少计达到窃电，包括改变电流线路接法、改变电流互感器变比和短接电流回路；这种窃电会导致用户三相电流不平衡；

②欠压法窃电

欠压法窃电就是使电能表的电压线圈失去电压或者减小所受电压，使计量装置少计到达窃电，包括串联电阻降压、造成电压回路接触不良和更改电压回路接线；这种窃电会导致用户三相电压不平衡；

③扩差法窃电

扩差法窃电就是通过扩大电能表的误差，从而达到窃电的目的；在使用这种窃电时需要对电能计量装置的内部结构进行改变或者借助其他方法来破坏计量装置；这种窃电会导致用户用电量和用电曲线异常变化；

④移相法窃电

移相法窃电就是通过改变电能计量装置中电压、电流间的正常相位关系，从而导致电能表慢转甚至出现倒转，从而使电能少计达到窃电，包括改变电表的正常接线、接入与电表无关的电压和电流；这种窃电会导致用户电压、电流相位异常，影响功率因数；

⑤强交流磁场法窃电

步进电机的计数器在强交变磁场的作用下会自动计数，改变磁场方向，计数器会快速递减计数，导致电能少计，从而实施窃电；这种窃电导致用户电量异常减小；

⑥无表法窃电

没有经过他人同意私自在供电线路上乱接电线用电，或者绕过电能计量装置用电；这种窃电导致用户用电量持续为0；

⑦高科技窃电

高科技窃电包括高频高压窃电、红外遥控窃电和大功率无线信号窃电；

高频高压窃电就是通过干扰电能表的内部工作流程，破坏电能表的工作曲线，造成电能表计量准确度低，无法正常计量；

大功率无线信号窃电就是对电表的CPU进行干扰，使电表少计或者不计，随时恢复电表计量；

这种窃电造成用户用电量的异常，通过与历史电量曲线结合判别；

S12：构建孤立森林；

在孤立森林中，定义以下内容：假设T是孤立树的一个节点，是没有子节点的叶子节点，或是只有两个子节点(Tl,Tr)的内部节点；每一步分割，都包含特征q和分割值p，将qp的数据分到Tl，将q≥p的数据分到Tr；

孤立森林的构建步骤为：

S121：采用bootstrap方法随机选定m个样本数据集X＝{x1,…,xn}；

S122：构建一棵孤立树，随机选择一个特征q及其分割值p，递归地分割数据集X，直到满足以下任意一个条件：(1)树达到了限制的高度；(2)节点上只有一个样本；(3)节点上的样本所有特征都相同；

S123：计算样本点x的路径长度，为从树的根节点到叶子节点所经过的边的数量；

S124：由公式(4)和(5)计算样本的异常指数；

树的平均长度

其中H(i)为调和数，为ln(i)+0.5772156649；c(n)为给定样本数n时，路径长度的平均值，用来标准化样本x的路径长度h(x)；样本x的异常指数为：

递归地随机分割数据集，直到所有的样本点都是孤立的；

S13：层次分析法

层次分析法步骤为：

S131：按照目标层、准则层、方案层结构建立递阶层次结构模型；

S132：利用专业经验和常识按照指标重要性构造判断矩阵；

S133：计算最大特征值以及对应的特征向量，并将其归一化；

S1341：矩阵一致性检验，若满足一致性要求，则归一化后的特征向量就是权重值，否则就调整判断矩阵；

S14：在系统中应用。