[发明专利]一种基于量化评估模型窃电嫌疑分析算法的反窃电分析方法

权利要求书

1.一种基于量化评估模型窃电嫌疑分析算法的反窃电分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、基础数据收集：收集该低压台区本月T关口总计电量EA_o及前M个月关口总计电量EA_j(表示台区本年度第T-M+j月的关口计量电量)、该台区下各用户本月及历史月的计量电量数据eu_ijk(表示第i个用户第k年第T-M+j月的计量电量)、户的合同容量信息作为基础数据；

S2、基础数据状态估计：引入专家经验分析模块对基础数据序列做预处理，剔除掉错误量测数据；对时间点计量电量数据缺失过多(同比缺失1/3以上)的用户，跳过该用户的嫌疑分析，并输出数据取样失败的警告信息；

S3、台区线损计算：根据《DL686-1999T规范》计算出台区本月及前M个月的理论线损水平；根据台区关口用电量及用户用电量信息，计算出台区本月及前M个月的统计线损；

S4、采用量化评估模型窃电嫌疑分析算法，计算该台区下各用户本月的窃电嫌疑度水平；

首先，根据步骤S3得出的线损数据，计算出台区本月及前M个月的台区线损异常指标TEI；

其次，划分比较尺度(0，N-1)，根据各用户的MxN用电量取样样本，计算出各用户的用电量异常指标UEI；

再次，查询各用户的历史窃电记录及疑似窃电记录情况，计算出用户本月及前M个月的用电信用水平指标UCI；

接着，采用AHP层次分析法、熵权法、变异离差法分别确定指标序列{TEI,UEI,UCI}的权重分配，得到权重分配矩阵：

然后采用CRITIC组合权重分配方法，确定各用户的最终的权重分配关系ω_i＝(ω_i1ω_i2 ω_i3)；

最后，计算各用户在本月的窃电嫌疑度；

S5、嫌疑窃电用户锁定：统计截止本月前M个月时间窗口内，各用户的窃电嫌疑度超阀值次数P，根据锁定规则，锁定嫌疑用户；最后按嫌疑度超阀值次数P从高到低进行排序，输出稽查名单列表。

2.根据权利要求1所述的一种基于量化评估模型窃电嫌疑分析算法的反窃电分析方法，其特征在于，所述的台区线损异常指标TEI的计算方法是管理线损占统计线损的比率与考核线损率的比值：

其中，A_sloss为台区统计线损电量，A_tloss为台区理论线损电量，ξ_cons为考核线损率。

3.根据权利要求1所述的一种基于量化评估模型窃电嫌疑分析算法的反窃电分析方法，其特征在于，所述的用户用电异常指标UEI是指用户历史同比及环比序列用电量，按约定比较规则进行比较，用于评价用电量偏离正常水平的程度；UEI指标作为用户窃电嫌疑的核心评价指标，由用电量同比变异度和用电量环比增量变异度指标构成。

4.根据权利要求2所述的一种基于量化评估模型窃电嫌疑分析算法的反窃电分析方法，其特征在于，所述的约定比较规则是指按比较时间点序列划分比较尺度，按时间递增方向依次增加比较尺度，从计算时间点开始，逆向比较用电量大小，出现的首个用电量不小于比计算点用电量的时间点作为观察点j，该观察点对应的比较尺度作为计算组的变异尺度，取值范围[0，NUM(时间序列个数)]；若历史序列组用电量均小于计算组的用电量，则此次变异尺度取值0。