CN107328974B - 一种窃电识别方法及装置 - Google Patents

Abstract

本实施例提供了一种窃电识别方法和装置，该方法包括：获取待识别用户的用电数据；根据所述待识别用户的用电数据计算预设的异常用电指标；若该待识别用户为异常用户，则依据该待识别用户的异常用电指标生成待识别用户的用电特征向量；分别计算该待识别用户的用电特征向量和预设的每种窃电手法的窃电指纹向量的相似度的值；若计算得到的任何一个相似度的值超过预设的阈值，则表示所述待识别用户为窃电嫌疑用户。本实施例中，通过计算待识别用户用电特征向量和窃电指纹向量的相似度的值，自动识别该待识别用户是否属于窃电嫌疑用户，避免了专家对窃电识别的主观性臆断，提高了窃电识别的准确度。

Description

一种窃电识别方法及装置

技术领域

本发明涉及电力领域，尤其涉及一种窃电识别方法及装置。

背景技术

随着我国经济的迅猛发展，用户的用电需求快速增长。然而，窃电行为，尤其是专用变压器的窃电行为日益严重，窃电手法日益丰富和隐蔽、窃电损失逐年剧增。

现有技术中，对于专用变压器窃电行为的识别，通常依据专家经验进行分析，这种分析方式主观性强而且识别的精确度较低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种窃电识别方法及装置，通过本实施例的方法，不仅能够通过向量相似度匹配的方法自动识别窃电手法，而且提高了窃电识别的准确度。

本发明实施例提供的一种窃电识别方法，包括：

获取待识别用户的用电数据；

根据所述待识别用户的用电数据计算预设的异常用电指标；

判断所述待识别用户是否属于异常用户，若是异常用户，依据所述异常用电指标生成所述待识别用户的用电特征向量；

分别计算所述待识别用户的用电特征向量和预设的每种窃电手法的窃电指纹向量的相似度的值；

若计算得到的任何一个相似度的值超过预设的阈值，则表示所述待识别用户为窃电嫌疑用户。

可选的，所述异常用电指标包括：

接线方式、计量方式、线损增容、日用电量突降、A相欠压百分比、B相欠压百分比、C相欠压百分比、电流不平衡率、功率超容、功率因数突降、A相电流突降、B相电流突降、C相电流突降。

可选的，所述判断所述待识别用户是否属于异常用户，包括：

分别判断所述待识别用户的每一个异常用电指标是否在相应的预设的正常范围内；

若待识别用户的任何一个异常用电指标不在预设的正常范围内，则所述待识别用户为异常用户。

可选的，所述分别计算所述待识别用户的用电特征向量和预设的每种窃电手法的窃电指纹向量的相似度的值，包括：

从预设的窃电指纹库中依次获取每种窃电手法对应的窃电指纹向量；

依次计算待识别用户的用电特征向量和每种窃电手法对应的窃电指纹向量的余弦值。

可选的，所述窃电手法的窃电指纹向量的生成方法，包括：

获取所述窃电手法的用电数据；

根据所述窃电手法的用电数据计算预设的异常用电指标；

将所述异常用电指标按照预设的顺序排列生成窃电手法的特征向量。

一种窃电识别装置，包括：

第一获取单元，用于获取待识别用户的用电数据；

第一异常用电指标计算单元，用于根据所述待识别用户的用电数据计算预设的异常用电指标；

第一生成单元，用于判断所述待识别用户是否属于异常用户，若是异常用户，依据所述异常用电指标生成所述待识别用户的用电特征向量；

相似度计算单元，用于分别计算所述待识别用户的用电特征向量和预设的每种窃电手法的窃电指纹向量的相似度的值；

标记单元，用于若计算得到的任何一个相似度的值超过预设的阈值，则表示所述待识别用户为窃电嫌疑用户。

可选的，所述异常用电指标包括：

接线方式、计量方式、线损增容、日用电量突降、A相欠压百分比、B相欠压百分比、C相欠压百分比、电流不平衡率、功率超容、功率因数突降、A相电流突降、B相电流突降、C相电流突降。

可选的，所述生成单元，包括：

第一判断子单元，用于分别判断所述待识别用户的每一个异常用电指标是否在相应的预设的正常范围内；

标记子单元，用于若待识别用户的任何一个异常用电指标不在预设的正常范围内，则所述待识别用户为异常用户。

可选的，所述相似度计算单元，包括：

获取子单元，用于从预设的窃电指纹库中依次获取每种窃电手法对应的窃电指纹向量；

相似度值计算子单元，用于依次计算待识别用户的用电特征向量和每种窃电手法对应的窃电指纹向量的余弦值。

可选的，还包括：

第二获取单元，用于获取所述窃电手法的用电数据；

第二异常用电指标计算单元，用于根据所述窃电手法的用电数据计算预设的异常用电指标；

第二生成单元，用于将所述异常用电指标按照预设的顺序排列生成窃电手法的特征向量。

本实施例提供了一种窃电识别方法，包括：获取待识别用户的用电数据；根据所述待识别用户的用电数据计算预设的异常用电指标；若该待识别用户为异常用户，则依据该待识别用户的异常用电指标生成待识别用户的用电特征向量；分别计算该待识别用户的用电特征向量和预设的每种窃电手法的窃电指纹向量的相似度的值；若计算得到的任何一个相似度的值超过预设的阈值，则表示所述待识别用户为窃电嫌疑用户。本实施例中，通过计算待识别用户用电特征向量和窃电指纹向量的相似度的值，自动识别该待识别用户是否属于窃电嫌疑用户，并且避免了专家对窃电识别的主观性臆断，提高了窃电识别的准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1示出了本发明实施例提供的一种窃电识别方法的流程示意图；

图2示出了本发明实施例提供的一种窃电识别装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参考图1，示出了本发明实施例提供的一种窃电识别方法的流程示意图，在本实施例中，该方法用于专用变压器，该方法包括：

S101：获取待识别用户的用电数据。

本实施例中，待识别用户的用电数据包括：专用变压器用户的资料、专用变压器设备信息、线损信息、电压信息、电流信息、电量信息等。除此之外，待识别的用户的用电数据还可以包括历史违规记录。

本实施例中，需要说明的是，由于该方法用于专用变压器的窃电识别，因此，本实施例中提到的待识别用户均为使用专用变压器的用户，简称专变用户。

S102：根据获取到的待识别用户的用电数据计算预设的异常用电指标。

本实施例中，预设的异常用电指标包括：功率超容、日用电量突降、线路线损突增、电流不平衡率、功率不平衡率、A相欠压百分比、B相欠压百分比、C项欠压百分比、电流A突降率、电流B突降率、电流C突降率、功率因数突降、日有功率突降。

其中，每个异常用电指标都有相应的计算方法，如下表1所示：

S103：判断该待识别用户是否属于异常用户，若是异常用户，依据计算得到的异常用电指标生成用电特征向量。

本实施例中，S102中计算得到的这些异常用电指标，都存在一个正常的范围值，通过判断这些异常用电指标是否在正常的范围内，确定是否出现了异常的情况，具体的，包括：

分别判断待识别用户的每一个异常用户指标是否在相应的正常范围内；

若待识别用户的任何一个异常用户指标不在预设的正常范围内，则该待识别用户为异常用户。

需要说明的是，若是所有的异常用电指标均在预设的正常范围内，表示该待识别用户不是异常用户，则无需在进行后续的操作；若任何一个待识别用户指标不在该指标的正常范围内，则表示该待识别用户为异常用户。

本实施例中，生成的用电特征向量是将异常用电指标按照预设的顺序排列的，并且每个异常用电指标是以向量的形式存在的。

举例说明：用电的特征向量A＝(a₁,a₂,a₃,a₄,…,a₁₀,a₁₁,a₁₂,a₁₃)，其中，每个分量的含义分别为：

其中，特征向量A中各个分量的顺序，即a₁,a₂,a₃,a₄,…,a₁₀,a₁₁,a₁₂,a₁₃为预设的异常指标的排列顺序。

S104：分别计算待识别用户的用电特征向量和和预设的每种窃电手法的窃电指纹向量的相似性。

S105：若计算得到的任何一个相似度的值超过预设的阈值，则表示该待识别用户为窃电嫌疑用户。

本实施例中，窃电手法保存在窃电指纹库中，每种窃电手法对应一个窃电指纹向量。其中窃电手法包括：私自增容、二次侧A相分流、二次侧C相分流、二次侧对称分流、二次侧A、B、C平衡分流、CT一次侧A相分流、CT一次侧C相分流、CT一次侧对称分流、绕越计量、四线高计B相失压欠压、四线高计A相失压欠压、四线高计C相失压欠压、四线低计B失压、四线低计A失压、四线低计C失压、三线高计A失压、三线高计C失压、三线低计A失压、三线低计C失压等。

需要说明的是，预设的窃电指纹向量包括窃电指纹库中所有的窃电手法。因此，需要计算待识别用户的用电特征向量和窃电指纹库中每种窃电手法的窃电指纹向量的相似性。

其中，S104可以通过以下的公式实现：

其中，X＝(x₁,x₂,x₃...x_n)表示窃电指纹向量；Y＝(y₁,y₂,y₃...y_n)表示待识别用户特征向量。

当cos(θ)＞a时，将该待识别用户标记为窃电嫌疑用户，其中a为常数，表示预设的阈值。

例如，当cos(θ)＞0.9时，此时可以记为相似度大于90分可以将该待识别用户标记为窃电嫌疑用户，且该窃电指纹向量对应的窃电手法为该窃电嫌疑用户使用的窃电手法。

本实施例中，具体的窃电手法的窃电指纹向量的生成过程包括：

获取窃电手法的用电数据；

根据窃电手法的用电数据计算预设的异常用电指标；

将异常用电指标按照预设的顺序排列生成窃电手法的特征向量。

其中，异常用电指标的顺序可以为：接线方式、计量方式、线损突增、日用电量突降、A欠压％、B欠压％、C欠压％、电流不平衡率、功率超容、功率因数突降、电流A突降、电流B突降、电流C突降。

例如，窃电手法为私自增容的特征向量B＝(b₁,b₂,b₃,b₄,…,b₁₀,b₁₁,b₁₂,b₁₃),其中，每个分量的含义分别为：

举例说明：窃电指纹库的保存形式可以为下表2的形式：

表2

需要说明的是，窃电指纹库是不断更新的，当发现新的窃电手法后，会生成该窃电手法的窃电指纹向量，并将该手法的窃电指纹向量保存到窃电指纹库中。

本实施例中，一线人员可以根据检测出的窃电嫌疑用户的名单，以及窃电嫌疑用户的相关信息，对窃电嫌疑用户进行现场取证。其中，窃电嫌疑用户的相关信息包括：窃电用户号、用户名、单位、地址、窃电手法、嫌疑程度等。

本实施例中，计算待识别用户的异常用电指标，并计算待识别用户的异常用电指标计算与预设的窃电指纹库中每种窃电手法的窃电指纹向量的相似值，若得到的任何一个相似值超过了预设的阈值，则表示该待识别的用户为窃电嫌疑用户。通过该方法，不仅能够通过向量相似度匹配的方法自动识别窃电手法，而且提高了窃电识别的准确度。

参考图2，示出了本发明实施例提供的一种窃电识别装置的结构示意图，在本实施例中，所述装置包括：

201：第一获取单元，用于获取待识别用户的用电数据；

202：第一异常用电指标计算单元，用于根据所述待识别用户的用电数据计算预设的异常用电指标；

203：第一生成单元，用于判断所述待识别用户是否属于异常用户，若是异常用户，依据所述异常用电指标生成所述待识别用户的用电特征向量；

204：相似度计算单元，用于分别计算所述待识别用户的用电特征向量和预设的每种窃电手法的窃电指纹向量的相似度的值；

205：标记单元，用于若计算得到的任何一个相似度的值超过预设的阈值，则表示所述待识别用户为窃电嫌疑用户。

可选的，所述异常用电指标包括：

接线方式、计量方式、线损增容、日用电量突降、A相欠压百分比、B相欠压百分比、C相欠压百分比、电流不平衡率、功率超容、功率因数突降、A相电流突降、B相电流突降、C相电流突降。

可选的，所述生成单元，包括：

第一判断子单元，用于分别判断所述待识别用户的每一个异常用电指标是否在相应的预设的正常范围内；

标记子单元，用于若待识别用户的任何一个异常用电指标不在预设的正常范围内，则所述待识别用户为异常用户。

可选的，所述相似度计算单元，包括：

获取子单元，用于从预设的窃电指纹库中依次获取每种窃电手法对应的窃电指纹向量；

相似度值计算子单元，用于依次计算待识别用户的用电特征向量和每种窃电手法对应的窃电指纹向量的余弦值。

可选的，还包括：

第二获取单元，用于获取所述窃电手法的用电数据；

第二异常用电指标计算单元，用于根据所述窃电手法的用电数据计算预设的异常用电指标；

第二生成单元，用于将所述异常用电指标按照预设的顺序排列生成窃电手法的特征向量。

通过本实施例的装置，计算待识别用户用电特征向量和窃电指纹向量的相似度的值，实现了自动识别该待识别用户是否属于窃电嫌疑用户的方式，并且避免了专家对窃电识别的主观性臆断，提高了窃电识别的准确度。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种窃电识别方法，其特征在于，包括：

获取专用变压器的待识别用户的用电数据；所述待识别用户的用电数据包括：专用变压器用户的资料、专用变压器设备信息、线损信息、电压信息、电流信息、电量信息以及历史违规记录中的至少一种；

根据所述待识别用户的用电数据计算预设的异常用电指标；

判断所述待识别用户是否属于异常用户，若是异常用户，依据所述异常用电指标生成所述待识别用户的用电特征向量；

分别计算所述待识别用户的用电特征向量和预设的每种窃电手法的窃电指纹向量的相似度的值；

若计算得到的任何一个相似度的值超过预设的阈值，则表示所述待识别用户为窃电嫌疑用户；

其中，所述计算所述待识别用户的用电特征向量和预设的每种窃电手法的窃电指纹向量的相似度的值通过如下公式计算：

其中，X＝(x₁,x₂,x₃...x_n)表示窃电指纹向量；Y＝(y₁,y₂,y₃...y_n)表示待识别用户特征向量；

则所述若计算得到的任何一个相似度的值超过预设的阈值，则表示所述待识别用户为窃电嫌疑用户包括：当cos(θ)＞a时，将该待识别用户标记为窃电嫌疑用户，其中a为常数，表示预设的阈值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常用电指标包括：

接线方式、计量方式、线损增容、日用电量突降、A相欠压百分比、B相欠压百分比、C相欠压百分比、电流不平衡率、功率超容、功率因数突降、A相电流突降、B相电流突降、C相电流突降。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述待识别用户是否属于异常用户，包括：

分别判断所述待识别用户的每一个异常用电指标是否在相应的预设的正常范围内；

若待识别用户的任何一个异常用电指标不在预设的正常范围内，则所述待识别用户为异常用户。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述待识别用户的用电特征向量和预设的每种窃电手法的窃电指纹向量的相似度的值，包括：

从预设的窃电指纹库中依次获取每种窃电手法对应的窃电指纹向量；

依次计算待识别用户的用电特征向量和每种窃电手法对应的窃电指纹向量的余弦值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述窃电手法的窃电指纹向量的生成方法，包括：

获取所述窃电手法的用电数据；

根据所述窃电手法的用电数据计算预设的异常用电指标；

将所述异常用电指标按照预设的顺序排列生成窃电手法的特征向量。

6.一种窃电识别装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取专用变压器的待识别用户的用电数据；所述待识别用户的用电数据包括：专用变压器用户的资料、专用变压器设备信息、线损信息、电压信息、电流信息、电量信息以及历史违规记录中的至少一种；

第一异常用电指标计算单元，用于根据所述待识别用户的用电数据计算预设的异常用电指标；

第一生成单元，用于判断所述待识别用户是否属于异常用户，若是异常用户，依据所述异常用电指标生成所述待识别用户的用电特征向量；

相似度计算单元，用于分别计算所述待识别用户的用电特征向量和预设的每种窃电手法的窃电指纹向量的相似度的值；

标记单元，用于若计算得到的任何一个相似度的值超过预设的阈值，则表示所述待识别用户为窃电嫌疑用户；

其中，所述计算所述待识别用户的用电特征向量和预设的每种窃电手法的窃电指纹向量的相似度的值通过如下公式计算：

其中，X＝(x₁,x₂,x₃...x_n)表示窃电指纹向量；Y＝(y₁,y₂,y₃...y_n)表示待识别用户特征向量；

则所述若计算得到的任何一个相似度的值超过预设的阈值，则表示所述待识别用户为窃电嫌疑用户包括：当cos(θ)＞a时，将该待识别用户标记为窃电嫌疑用户，其中a为常数，表示预设的阈值。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述异常用电指标包括：

接线方式、计量方式、线损增容、日用电量突降、A相欠压百分比、B相欠压百分比、C相欠压百分比、电流不平衡率、功率超容、功率因数突降、A相电流突降、B相电流突降、C相电流突降。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述生成单元，包括：

第一判断子单元，用于分别判断所述待识别用户的每一个异常用电指标是否在相应的预设的正常范围内；

标记子单元，用于若待识别用户的任何一个异常用电指标不在预设的正常范围内，则所述待识别用户为异常用户。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述相似度计算单元，包括：

获取子单元，用于从预设的窃电指纹库中依次获取每种窃电手法对应的窃电指纹向量；

相似度值计算子单元，用于依次计算待识别用户的用电特征向量和每种窃电手法对应的窃电指纹向量的余弦值。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：

第二获取单元，用于获取所述窃电手法的用电数据；

第二异常用电指标计算单元，用于根据所述窃电手法的用电数据计算预设的异常用电指标；

第二生成单元，用于将所述异常用电指标按照预设的顺序排列生成窃电手法的特征向量。

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