[发明专利]反窃电模型生成方法及装置在审
| 申请号： | 201811348895.2 | 申请日： | 2018-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN109446193A | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 舒一飞;樊博;黄吉涛;梁飞 | 申请（专利权）人： | 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215;G06F16/21;G06Q50/06;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 苏胜 |
| 地址： | 750000 宁夏回族*** | 国省代码： | 宁夏;64 |
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| 摘要： | 本申请提供的反窃电模型生成方法及装置，通过对用电信息采集系统的计量数据、营销业务应用系统的档案类数据和一体线损平台的线损数据进行处理，所述预处理包括数据筛选和数据清洗，进而剔除掉一些无用的干扰数据。将经过筛选和清洗后的数据进行归一化处理。所述机器学习模型通过使用归一化处理后的数据进行训练学习，进而获得反窃电模型。其中，所述反窃电模型包括一预设关联矩阵，所述关联矩阵包括有预设的窃电异常行为对应的异常系数，所述异常系数用于计算表示用户窃电嫌疑的窃电嫌疑系数。本方案所提供的技术手通过反窃电模型提供窃电嫌疑清单和窃电嫌疑分析报告，为精确的反窃电预警提供参考。 | ||
| 搜索关键词： | 窃电 窃电嫌疑 归一化处理 关联矩阵 模型生成 预设 用电信息采集系统 机器学习模型 预处理 干扰数据 计量数据 模型提供 数据清洗 数据筛选 线损数据 训练学习 异常行为 应用系统 营销业务 用户窃电 线损 剔除 清洗 预警 筛选 参考 档案 申请 分析 | ||
【主权项】：
1.一种反窃电模型生成方法，其特征在于，应用于反窃电系统，所述反窃电系统包括机器学习模型，所述方法的步骤包括：获取多个用户的用电相关原始数据，所述用电相关原始数据包括用电信息采集系统的的计量数据、营销业务应用系统的档案类数据和一体线损平台的线损数据；通过聚类因子从所述用电相关原始数据中获取不同行业用电特征库，所述聚类因子表示不同行业用电特征信息；根据窃电特征从所述用电相关原始数据中获取反窃电样本库，所述窃电特征表示反映窃电行为的相关用电数据；将所述行业用电特征库和所述反窃电样本库交由所述机器学习模型学习训练，进而获得反窃电模型，所述反窃电模型包括一预设关联矩阵，所述关联矩阵包括有预设的窃电异常行为对应的异常系数，所述异常系数用于计算表示用户窃电嫌疑的窃电嫌疑系数。
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