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CN107742127A - 一种改进的防窃电智能预警系统及方法 - Google Patents

一种改进的防窃电智能预警系统及方法 Download PDF

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CN107742127A CN201710973947.4A CN201710973947A CN107742127A CN 107742127 A CN107742127 A CN 107742127A CN 201710973947 A CN201710973947 A CN 201710973947A CN 107742127 A CN107742127 A CN 107742127A
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Abstract

本发明公开一种改进的防窃电智能预警系统及方法，属于智能电网信息化领域。该系统包括数据源模块、存储模块、诊断模块、预警模块。该方法建立用户窃电行为概率大数据分析模型，经过多维度分析，精准识别疑似窃电用户，应用于反窃电业务，解决目前人工进行反窃电监控、分析、排查工作量大、精准度低的瓶颈，为现场一线用电检查及反窃电人员精准、高效开展反窃电分析和查处工作提供可靠的技术支撑。配置设定后，无需人工干涉，自主独立对电力系统窃电行为进行精准分析并预警；解决目前人工进行反窃电监控、分析、排查工作量大、精准度低的瓶颈，提升电网资源管理的合理性及精确性。

Description

一种改进的防窃电智能预警系统及方法
技术领域
本发明属于智能电网信息化领域，特别是涉及一种改进的防窃电智能预警系统及方法。
背景技术
近年来，随着市场经济的快速推进和科学技术的不断发展，窃电现象依然屡禁不绝，窃电范围广、人员多、数量大，并呈现职业化、智能化蔓延趋势，反窃电形势十分严峻,本智能防窃电预警系统致力于建立电网企业的智慧用能体系、技术和系统，建立电力业务利益相关者良性循环与价值共赢的生态系统。
目前用采系统、线损系统中产生大量的与窃电有关的异常报警数据，然而未必报警了就存在窃电问题，不可能做到人工逐户进行分析或每户都到现场排查，现有技术申请公布号CN 106291253 A基于对采集终端和电能表生成的事件数据进行分析的，完全依赖于采集终端和电能表对事件的记录信息，数据获取渠道和分析方式过于单一，这就导致当采集终端和电能表事件数据记录不准确时，对分析结果造成很大误差，当时间记录数据丢失时，无法进行窃电分析。
基于上述问题，需建立用户窃电行为概率大数据分析模型，经过多维度分析，精准识别疑似窃电用户，应用于反窃电业务，解决目前人工进行反窃电监控、分析、排查工作量大、精准度低的瓶颈，为现场一线用电检查及反窃电人员精准、高效开展反窃电分析和查处工作提供可靠的技术支撑。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种改进的防窃电智能预警系统，配置设定后，无需人工干涉，自主独立对电力系统窃电行为进行精准分析并预警；解决目前人工进行反窃电监控、分析、排查工作量大、精准度低的瓶颈，提升电网资源管理的合理性及精确性。
为了实现上述目的，本发明的一方面提供了一种改进的防窃电智能预警系统，该系统包括数据源模块、存储模块、诊断模块、预警模块，其中数据源模块与存储模块相连，存储模块与诊断模块相连，诊断模块与预警模块相连。
所述数据源模块：是分析和预警数据的数据来源，该模块通过采集设备、业务窗口等方式获取电力相关业务数据。
所述存储模块：存储从数据源各系统中获取得档案类数据、异常类数据、量测类数据、信用数据和样例库的样例数据等。
所述诊断模块：是异常数据筛选和分析的核心部分，主要基于一次诊断模型和二次诊断模型，对异常数据进行逐次筛选和定位。通过异常数据与档案数据、量测数据、样例库数据进行关联和比对分析，精准定位疑似窃电用户。
所述预警模块：通过可视化图形界面和报表界面向现场一线用电检查及反窃电人员提供疑似窃电用户的预警信息，为精准、高效开展反窃电分析和查处工作提供可靠的技术支撑。
为了实现上述目的，本发明的另一方面提供了一种改进的防窃电智能预警方法，该方法包括如下步骤：
步骤一：通过数据源模块，获取用户电力信息采集终端信息，包括用户电能表记录的电量、电流、电力、负荷等实施信息，通过业务系统窗口录入地理信息数据、用户档案信息、计量装置档案信息及采集装置档案信息等。
步骤二：通过数据存储模块获取相关数，按日获取用电信息采集系统的日冻结数据，按月获取营销业务营销应用系统、地理信息系统、线损系统的海量档案数据信息、信用数据、异常数据、线损数据等。
步骤三：构建“窃电关联指标体系”模型，对数据进行分析、处理生成相应的指标特征值。指标特征值包括：电量趋势、容量变换、线损趋势、失压、失流、倒走、开盖、开箱、电磁干扰等。
所述“窃电关联指标体系”模型，依据计量原理/窃电方式并结合国网辽宁省电力有限公司用户窃电的特点，对历年窃电用户在采集、营销系统的电量、电压、电流、报警等数据进行反向分析，确定窃电关联指标体系，满足窃电行为诊断与识别要求，具体指标如下：
(1)电量变化
“电量变化指标”可以反应通过改变计量回路进行窃电的特征，作为模型的特征指标,部分行业的用户在春节及长假数据可能对结果造成误判，需要剔除；其量化公式为
其中kl为当天下降趋势指标，fi为当天电量，fl为前后几天电量，αi为权重，d为前后天数。
(2)线损变化
将线损增长率Y和理论线损比对差值G进行加权处理来量化线损指标。
E＝αY+βG
其中α为Y所占权重，β为G所占权重。
(3)失压
异常发生次数越多，该告警可靠性越高，将周期内发生异常点的占比作为模型的特征指标，其量化公式为
其中K为异常发生点数，Q为有效数据点数。
(4)失流
异常发生次数越多，该告警可靠性越高，将周期内发生异常点的占比作为模型的特征指标，其量化公式为
其中K为异常发生点数，Q为有效数据点数。
(5)开盖、开箱、倒走、电磁干扰
事件类告警(开盖，开箱，磁场干扰)：该测点周期内是否产生告警类事件进行指标量化处理
电量异常类告警(倒走)：根据该测点周期内倒走次数进行指标量化处理
k为近周期内记录数
(6)窃电、欠费
将最近3年内发生窃电/欠费记录数进行指标量化处理
k为近3年发生违窃(欠费)记录数
步骤四：通过诊断模块，系统将生成的指标特征值输入指标一次判断模型中，通过神经网络算法判断是否为疑似窃电信息，该步骤初步分析异常数据和疑似窃电数据，减少由于采集数据质量问题而引起的伪窃电信息。
一次数据判断模型(初步筛查疑似窃电用户模型)：
目前用采系统、线损系统中产生大量的与窃电有关的异常报警数据，但未必报警了就存在窃电问题，不可能人工逐户进行分析或每户都到现场排查，需采用大数据挖掘算法进行数据挖掘及筛查出疑似窃电用户。本发明采用分类算法反窃电与处理业务，选择决策树方法，方法如下：
(1).“电量、线损判断”节点，如果判断结果符合判定规则，则为一级疑似窃电用户，进入装置异常判断节点，如果判断结果不符合则为正常，不进入下一节点判断。
【判断条件：电量变化>阈值1或者线损变化>阈值2】
(2)将“电量、线损判断”节点判断符合的结果，带入“装置异常判断”节点，如果判断结果符合判定规则，则为二级疑似用户，进入“欠费、窃电判断”节点，如果判断结果不符合则为，该节点正常，不进入下一节点判断。
【判断条件：失压指标>阈值3或者失流指标>阈值4或者事件指标＝1】
(3)将“装置异常判断”节点判断符合的结果，带入“欠费、窃电判断”节点，如果判断结果符合判断规则，则为三级疑似用户，基本判断为窃电，如果判断结果不符合则为，该节点正常。
【判断条件：窃电指标>阈值5或者欠费指标>阈值6】
步骤五：通过诊断模块，系统将一次疑似窃电信息输入二次判断模型中，进一步定位疑似窃电用户。
为进一步提高疑似窃电用户预判的精准性，针对初步筛查的疑似窃电用户采用大数据分析技术进一步核查该用户的用电轨迹是否偏离了正常的用电轨迹，如果偏离了，则进一步证实该用户存在窃电嫌疑。
寻找用户的正常用电轨迹，就要通过用户历史大量的日用电负荷曲线进行聚类得出。本系统采用的是K-Means聚类大数据分析技术。
确认用户是否偏离了正常的用电轨迹，就是将该户监测周期的日负荷曲线与其同季节的正常特征曲线进行比对后得出。本系统采用的是离散弗雷歇距离大数据分析技术(用于计算不同的曲线相似性)进行比对，分析出其用电行为的偏移度，从而进一步定位疑似窃电用户。
步骤六：通过信息系统告警元件以信息通知的方式，对疑似窃电用户发起预警，由用检人员进行现场核查、取证、查处及反馈，最终确定窃电用户，实现追补电量、电费，挽回电力公司的经济损失。
有益效果
本发明建立用户窃电行为概率大数据分析模型，经过多维度分析，精准识别疑似窃电用户，应用于反窃电业务，解决目前人工进行反窃电监控、分析、排查工作量大、精准度低的瓶颈，为现场一线用电检查及反窃电人员精准、高效开展反窃电分析和查处工作提供可靠的技术支撑。配置设定后，无需人工干涉，自主独立对电力系统窃电行为进行精准分析并预警；解决目前人工进行反窃电监控、分析、排查工作量大、精准度低的瓶颈，提升电网资源管理的合理性及精确性。
附图说明
图1为本发明提供的一种改进的防窃电智能预警系统框架图。
图2为本发明提供的一次判断方法流程图。
图3为本发明提供的一种二次判断负荷曲线比对图。
具体实施方式
如图1所示，本发明提供了一种改进的防窃电智能预警系统，该系统包括数据源模块、存储模块、诊断模块、预警模块，其中数据源模块与存储模块相连，存储模块与诊断模块相连，诊断模块与预警模块相连。
所述数据源模块：是分析和预警数据的数据来源，该模块通过采集设备、业务窗口等方式获取电力相关业务数据，包括营销业务应用系统、用电信息采集系统、线损管理系统的数据。
所述存储模块：存储从数据源各系统中获取得档案类数据、异常类数据、量测类数据、信用数据和样例库的样例数据等。
所述诊断模块：是异常数据筛选和分析的核心部分，主要基于一次诊断模型和二次诊断模型，对异常数据进行逐次筛选和定位。通过异常数据与档案数据、量测数据、样例库数据进行关联和比对分析，精准定位疑似窃电用户。
所述预警模块：通过可视化图形界面和报表界面向现场一线用电检查及反窃电人员提供疑似窃电用户的预警信息，为精准、高效开展反窃电分析和查处工作提供可靠的技术支撑。
本发明的另一方面提供了一种改进的防窃电智能预警方法，该方法包括如下步骤：
步骤一：通过数据源模块，获取用户电力信息采集终端信息，包括用户电能表记录的电量、电流、电力、负荷等实施信息，通过业务系统窗口录入地理信息数据、用户档案信息、计量装置档案信息及采集装置档案信息等。
步骤二：通过数据存储模块获取相关数，按日获取用电信息采集系统的日冻结数据，按月获取营销业务营销应用系统、地理信息系统、线损系统的海量档案数据信息、信用数据、异常数据、线损数据等。
步骤三：构建“窃电关联指标体系”模型，对数据进行分析、处理生成相应的指标特征值。指标特征值包括：电量趋势、容量变换、线损趋势、失压、失流、倒走、开盖、开箱、电磁干扰等。
所述“窃电关联指标体系”模型，依据计量原理/窃电方式并结合国网辽宁省电力有限公司用户窃电的特点，对历年窃电用户在采集、营销系统的电量、电压、电流、报警等数据进行反向分析，确定窃电关联指标体系，满足窃电行为诊断与识别要求，具体指标如下：
(1)电量变化
“电量变化指标”可以反应通过改变计量回路进行窃电的特征，作为模型的特征指标,部分行业的用户在春节及长假数据可能对结果造成误判，需要剔除；其量化公式为
其中kl为当天下降趋势指标，fi为当天电量，fl为前后几天电量，αi为权重，d为前后天数。
(2)线损变化
将线损增长率Y和理论线损比对差值G进行加权处理来量化线损指标。
E＝αY+βG
其中α为Y所占权重，优选为40％。β为G所占权重，优选为60％。
(3)失压
异常发生次数越多，该告警可靠性越高，将周期内发生异常点的占比作为模型的特征指标，其量化公式为
其中K为异常发生点数，Q为有效数据点数。
(4)失流
异常发生次数越多，该告警可靠性越高，将周期内发生异常点的占比作为模型的特征指标，其量化公式为
其中K为异常发生点数，Q为有效数据点数。
(5)开盖、开箱、倒走、电磁干扰
事件类告警(开盖，开箱，磁场干扰)：该测点周期内是否产生告警类事件进行指标量化处理
电量异常类告警(倒走)：根据该测点周期内倒走次数进行指标量化处理
k为近周期内记录数
(6)窃电、欠费
将最近3年内发生窃电/欠费记录数进行指标量化处理
k为近3年发生违窃(欠费)记录数
步骤四：通过诊断模块，系统将生成的指标特征值输入指标一次判断模型中，通过神经网络算法判断是否为疑似窃电信息，该步骤初步分析异常数据和疑似窃电数据，减少由于采集数据质量问题而引起的伪窃电信息。
一次数据判断模型(初步筛查疑似窃电用户模型)：
目前用采系统、线损系统中产生大量的与窃电有关的异常报警数据，但未必报警了就存在窃电问题，不可能人工逐户进行分析或每户都到现场排查，需采用大数据挖掘算法进行数据挖掘及筛查出疑似窃电用户。根据大量的数据探索和窃电案例分析，我们采用分类算法反窃电与处理业务，选择决策树方法，如图2所示，该方法如下：
(1).“电量、线损判断”节点，如果判断结果符合判定规则，则为一级疑似窃电用户，进入装置异常判断节点，如果判断结果不符合则为正常，不进入下一节点判断。
【判断条件：电量变化>阈值1或者线损变化>阈值2】
(2)将“电量、线损判断”节点判断符合的结果，带入“装置异常判断”节点，如果判断结果符合判定规则，则为二级疑似用户，进入“欠费、窃电判断”节点，如果判断结果不符合则为，该节点正常，不进入下一节点判断。
【判断条件：失压指标>阈值3或者失流指标>阈值4或者事件指标＝1】
(3)将“装置异常判断”节点判断符合的结果，带入“欠费、窃电判断”节点，如果判断结果符合判断规则，则为三级疑似用户，基本判断为窃电，如果判断结果不符合则为，该节点正常。
【判断条件：窃电指标>阈值5或者欠费指标>阈值6】
步骤五：通过诊断模块，系统将一次疑似窃电信息输入二次判断模型中，进一步定位疑似窃电用户。
为进一步提高疑似窃电用户预判的精准性，针对初步筛查的疑似窃电用户采用大数据分析技术进一步核查该用户的用电轨迹是否偏离了正常的用电轨迹，如果偏离了，则进一步证实该用户存在窃电嫌疑。
寻找用户的正常用电轨迹，就要通过用户历史大量的日用电负荷曲线进行聚类得出。本系统采用的是K-Means聚类大数据分析技术，对该用户历史2-3年不同季节的日用电负荷曲线进行聚类，将其中极少日用电负荷聚类出的异常曲线剔除，大量日用电负荷聚类出曲线作为该用户的正常特征曲线。
确认用户是否偏离了正常的用电轨迹，就是将该户监测周期的日负荷曲线与其同季节的正常特征曲线进行比对后得出。本系统采用的是离散弗雷歇距离大数据分析技术(用于计算不同的曲线相似性)进行比对，分析出其用电行为的偏移度，从而进一步定位疑似窃电用户。
如图3所示，采用K-Means聚类算法聚类历史用电负荷特征曲线，采用离散弗雷歇距离算法比对负荷曲线，图3对某初步筛查的疑似窃电用户采用K-Means聚类算法聚类出某季节4类正常日用电负荷特征曲线，通过离散弗雷歇距离算法将该户监测周期的日负荷曲线与这4类曲线进行比对分析后，得出结果如下：
1、与第1聚类的距离：1095>1类间最大距离330
2、与第2聚类的距离：599>2类间最大距离165
3、与第3聚类的距离：312>3类间最大距离144
4、与第4聚类的距离：811>4类间最大距离201
可以看出，该用户监测周期的日负荷曲线数据离质心的距离比4类正常日用电负荷特征曲线数据离质心的最大距离都要大，说明该用户负荷特性进入一个新的状态，有很大的概率是进入窃电状态。
步骤六：通过信息系统告警元件以信息通知的方式，对疑似窃电用户发起预警，由用检人员进行现场核查、取证、查处及反馈，最终确定窃电用户，实现追补电量、电费，挽回电力公司的经济损失。

Claims (10)

1.一种改进的防窃电智能预警系统，其特征在于，该系统包括数据源模块、存储模块、诊断模块、预警模块，其中数据源模块与存储模块相连，存储模块与诊断模块相连，诊断模块与预警模块相连；
所述数据源模块：是分析和预警数据的数据来源，该模块通过采集设备、业务窗口方式获取电力相关业务数据；
所述存储模块：存储从数据源各系统中获取得档案类数据、异常类数据、量测类数据、信用数据和样例库的样例数据；
所述诊断模块：是异常数据筛选和分析的核心部分，基于一次诊断模型和二次诊断模型，对异常数据进行逐次筛选和定位；通过异常数据与档案数据、量测数据、样例库数据进行关联和比对分析，精准定位疑似窃电用户；
所述预警模块：通过可视化图形界面和报表界面向现场一线用电检查及反窃电人员提供疑似窃电用户的预警信息。
2.一种改进的防窃电智能预警方法，其特征在于采用上述一种基于电力大数据的防窃电智能预警系统，该方法包括如下步骤：
步骤一：通过数据源模块，获取用户电力信息采集终端信息；
步骤二：通过数据存储模块获取相关数，按日获取用电信息采集系统的日冻结数据，按月获取营销业务营销应用系统、地理信息系统、线损系统的海量档案数据信息、信用数据、异常数据、线损数据；
步骤三：构建“窃电关联指标体系”模型，对数据进行分析、处理生成相应的指标特征值；
步骤四：通过诊断模块，系统将生成的指标特征值输入指标一次判断模型中，通过神经网络算法判断是否为疑似窃电信息，初步分析异常数据和疑似窃电数据；
步骤五：通过诊断模块，系统将一次疑似窃电信息输入二次判断模型中，进一步定位疑似窃电用户；
步骤六：通过信息系统告警元件以信息通知的方式，对疑似窃电用户发起预警，由用检人员进行现场核查、取证、查处及反馈，最终确定窃电用户，实现追补电量、电费，挽回电力公司的经济损失。
3.如权利要求2所述的一种改进的防窃电智能预警方法，其特征在于，所述方法步骤一包括用户电能表记录的电量、电流、电力、负荷实施信息，通过业务系统窗口录入地理信息数据、用户档案信息、计量装置档案信息及采集装置档案信息。
4.如权利要求2所述的一种改进的防窃电智能预警方法，其特征在于，步骤三所述指标特征值包括：电量趋势、容量变换、线损趋势、失压、失流、倒走、开盖、开箱、电磁干扰。
5.如权利要求2或4所述的一种改进的防窃电智能预警方法，其特征在于，步骤三所述“窃电关联指标体系”模型，指标包括：电量变化、线损变化、失压、失流、开盖、开箱、倒走、电磁干扰、窃电、欠费。
6.如权利要求2或4或5所述的一种改进的防窃电智能预警方法，其特征在于，步骤三所述“窃电关联指标体系”模型，具体量化公式为：
(1)电量变化
其量化公式为
其中kl为当天下降趋势指标，fi为当天电量，fl为前后几天电量，αi为权重，d为前后天数；
(2)线损变化
其量化公式为
E＝αY+βG
其中α为Y所占权重，β为G所占权重；
(3)失压
其量化公式为
其中K为异常发生点数，Q为有效数据点数。
(4)失流
其量化公式为
其中K为异常发生点数，Q为有效数据点数。
(5)开盖、开箱、倒走、电磁干扰
事件类告警(开盖，开箱，磁场干扰)：该测点周期内是否产生告警类事件进行指标量化处理
电量异常类告警(倒走)：根据该测点周期内倒走次数进行指标量化处理
k为近周期内记录数
(6)窃电、欠费
将最近3年内发生窃电/欠费记录数进行指标量化处理
k为近3年发生违窃(欠费)记录数。
7.如权利要求2所述的一种改进的防窃电智能预警方法，其特征在于，步骤四所述一次数据判断模型，即初步筛查疑似窃电用户模型采用决策树方法。
8.如权利要求7所述的一种改进的防窃电智能预警方法，其特征在于，步骤四所述决策树方法具体步骤如下：
(1).“电量、线损判断”节点，如果判断结果符合判定规则，则为一级疑似窃电用户，进入装置异常判断节点，如果判断结果不符合则为正常，不进入下一节点判断；
判断条件：电量变化>阈值1或者线损变化>阈值2；
(2).将“电量、线损判断”节点判断符合的结果，带入“装置异常判断”节点，如果判断结果符合判定规则，则为二级疑似用户，进入“欠费、窃电判断”节点，如果判断结果不符合则为，该节点正常，不进入下一节点判断；
判断条件：失压指标>阈值3或者失流指标>阈值4或者事件指标＝1；
(3)将“装置异常判断”节点判断符合的结果，带入“欠费、窃电判断”节点，如果判断结果符合判断规则，则为三级疑似用户，基本判断为窃电，如果判断结果不符合则为，该节点正常；
判断条件：窃电指标>阈值5或者欠费指标>阈值6。
9.如权利要求2所述的一种改进的防窃电智能预警方法，其特征在于，步骤五所述二次判断模型，采用K-Means聚类大数据分析技术方法。
10.如权利要求2所述的一种改进的防窃电智能预警方法，其特征在于，步骤五用采用离散弗雷歇距离大数据分析技术进行比对，分析出其用电行为的偏移度，进一步定位疑似窃电用户。
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