[发明专利]一种基于线损多维度相关性分析的窃电识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于线损多维度相关性分析的窃电识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

S1：筛选线损异常线路；

S2：以线损异常线路为分析对象，选择日电量时间维度；

S3：计算所述线损异常线路下高压专变用户在所述时间维度内相关系数；

S4：计算窃电量比例和电量同步波动次数，并根据所述相关系数、窃电量比例波动大小、电量同步波动次数，筛选异常用户；

S5：确定窃电用户及其窃电类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，异常线路包括长期高线损和线损突增异常并保持高损状态线路。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，长期高线损线路分析时间范围内线损率均大于0，且至少线损率或损失电量异常次数出现一半以上，其中线损率异常设置为大于2％，线损电量异常设置为大于2000kWh；线损突增异常并保持高损状态线路判定标准为：线损突增阈值设置为5％，保持高损状态为突增后线损率≥突增当日线损率-3％。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，用户日电量时间维度选择为7～15天。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

采用皮尔逊相关系数来计算线路下高压专变用户时间维度内相关系数，皮尔逊相关系数r是衡量两个随机变量或两路信号之间统计线性相关程度的指标，用如下公式表示：

式中，X、Y分别为两个变量样本值，分别为两个变量样本平均值，n为样本维度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

计算窃电量比例K，

式中：J_测为用户测量日用电量，ΔJ为线路损失电量；

计算用户电量与线路损失电量同步波动次数N；

计算用户电量与线路损失电量之间的皮尔逊相关系数r；

当r0.9时，反映用户电量与线路损失电量变化呈极强正相关性，r越大说明疑似程度越高，同时窃电量比例K的标准差小于0.05，电量同步波动次数N大于7，说明分析范围内用户窃电具有连续性；

当r＜-0.9时，反映用户电量与线路损失电量变化呈极强负相关性，r越小说明疑似程度越高，且窃电量比例K的标准差大于0.1，电量同步波动次数N小于3，说明分析范围内用户窃电具有间歇性。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤S5包括：

通过持续对异常线路进行相关性分析，建立高相关性异常库，记录用户异常时间段、出现次数、相关系数大小，锁定相关性高且出现次数多的用户。

8.一种基于线损多维度相关性分析的窃电识别系统，其特征在于，所述系统包括：

线损异常线路筛选模块，筛选线损异常线路；

时间维度选取模块，以线损异常线路为分析对象，选择日电量时间维度；

相关系数计算模块，计算所述线损异常线路下高压专变用户在所述时间维度内相关系数；

异常用户筛选模块，计算窃电量比例、电量同步波动次数，并根据所述相关系数、窃电量比例波动大小、电量同步波动次数筛选异常用户；

输出模块，确定窃电用户及其窃电类型。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述线损异常线路筛选模块所筛选的线损异常线路包括长期高线损和线损突增异常并保持高损状态线路。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，长期高线损线路分析时间范围内线损率均大于0，且至少线损率或损失电量异常次数出现一半以上，其中线损率异常设置为大于2％，线损电量异常设置为大于2000kWh；线损突增异常并保持高损状态线路判定标准为：线损突增阈值设置为5％，保持高损状态为突增后线损率≥突增当日线损率-3％。