[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

摘要

本发明提供了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；S2、基础数据状态估计；S3、台区线损计算；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；S5、嫌疑窃电用户锁定，本发明的有益效果为提高了低压供电台区窃电用户的锁定精度，降低了营销管理线损水平，从而提高了稽查部门的工作效率。

主权项

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EAo及前M个月关口总计电量EAj(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euijk(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ωi＝(ωi1 ωi2 ωi3)；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。