[发明专利]基于用电数据的窃电电量分析方法、装置及电子设备在审
申请号: | 202310002122.3 | 申请日: | 2023-01-03 |
公开(公告)号: | CN116089856A | 公开(公告)日: | 2023-05-09 |
发明(设计)人: | 谢智;钟黎;张君胜;方建全;白泰;何大可;吴蒙;李洵;白佳灵;丁熠辉;陈维民;史爽;史钧友 | 申请(专利权)人: | 国网四川省电力公司营销服务中心;四川巨棠科技有限公司 |
主分类号: | G06F18/24 | 分类号: | G06F18/24;G06F18/23;G06Q10/063;G06Q50/06 |
代理公司: | 成都行之智信知识产权代理有限公司 51256 | 代理人: | 马丽青 |
地址: | 610000 四川省*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 用电 数据 电量 分析 方法 装置 电子设备 | ||
1.一种基于用电数据的窃电电量分析方法,其特征在于,方法包括:
获取智能电表所计量的历史用电数据;
根据智能电表的计量方式建立对所述历史用电数据进行窃电分析的特征数据集;
确定在正常运行条件下所述特征数据集所包含的子特征数据的约束条件;
利用所述约束条件对子特征数据进行分类,得到与子特征数据对应的分类结果,其中分类结果表示不满足约束条件的子特征数据的时间长度;
利用聚类算法对一个时间序列所计量的历史用电数据进行聚类,得到聚类结果,其中聚类结果表示异常历史用电数据的时间长度;
利用所述分类结果对所述聚类结果进行验证,以确定不满足约束条件的子特征数据对应的异常历史用电数据,并将异常历史用电数据输入至窃电识别模型中识别出对应的窃电方式;
根据所述异常历史用电数据与时间长度,计算出被窃电量。
2.根据权利要求1所述的基于用电数据的窃电电量分析方法,其特征在于,所述计量方式包括高供高计、高供低计和低供低计三种计量方式,其中所述历史用电数据包含高供高计、高供低计和低供低计三种计量方式下智能电表所获取的电力参数。
3.根据权利要求2所述的基于用电数据的窃电电量分析方法,其特征在于,所述特征数据集中的子特征数据包括三相线电压、三相电压、三相电流、有功功率、无功功率、功率因数、有功电量和无功电量,其中有功电量包括正向有功电量和反向有功电量,无功电量包括正向无功电量和反向无功电量。
4.根据权利要求3所述的基于用电数据的窃电电量分析方法,其特征在于,所述约束条件包括:
在正常运行条件下,所述特征数据集中的子特征数据均为正值;
在高供高计计量方式下,三相线电压为三相三线中A相与B相之间的线电压,以及C相与B相之间的线电压,其中A相与B相之间的线电压与C相与B相之间的线电压的差值等于第一阈值,且A相与B相之间的线电压与C相与B相之间的线电压的值处于额定值的正负百分之十之间,其中第一阈值表示A相与B相之间的线电压同C相与B相之间的线电压之间的差异量;
在高供低计计量方式下,三相电压三者之间的差值为第二阈值,且三相电压的值处于三相额定电压的正负百分之十之间,其中第二阈值表示A相、B相、C相之间的差异量;
在所述历史用电数据中与子特征数据对应的电力参数应满足有功功率的功率曲线。
5.根据权利要求3所述的基于用电数据的窃电电量分析方法,其特征在于,将异常历史用电数据输入至窃电识别模型中识别出对应的窃电方式,包括:
在异常历史用电数据为总用电量与各费率电量之和不等时,窃电识别模型计算历史用电数据中正向有功电量与正向有功各费率电量之和,或反向有功电量与反向有功各费率电量之和的差值,在差值的绝对值大于费率数与常数系数的乘积时,窃电方式为改变智能电表的表内参数窃电;
在异常历史用电数据为用电量异常时,窃电识别模型计算当日用电量与前日用电量的差值,在当日用电量与前日用电量的差值小于零时,窃电方式为改变电流或电压相序窃电;或者,窃电识别模型计算当日用电量与前两日用电量的差值,在当日用电量与前两日用电量的差值等于零时,窃电方式包括电流或电压回路开路窃电,和电流回路二次短路窃电。
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