CN112398226A - 一种供电***反窃电方法、***、终端及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种供电***反窃电方法、***、终端及存储介质，包括：在供电***选取监控节点，采集所述监控节点在监控时间范围内的电流值生成按采集时间排列的电流值数组；计算所述电流值数组的平均电流值，并通过对所述电流值数组的各电流值与所述平均电流值做差，得到电流差值时间序列；对所述电流差值时间序列进行归一化处理，得到目标时间序列，并记录所述归一化处理的归一化系数；将所述目标时间序列输入预先训练好的LSTM模型，得到预测值；根据所述归一化系数和所述平均电流值将所述预测值换算为预测电流值，并判断所述预测电流值是否达到预设电流阈值，若是，则生成告警。本发明实现准确发现窃电行为引发的异常，且能够及时生成告警。

Description

一种供电***反窃电方法、***、终端及存储介质
技术领域
本发明涉及供电***技术领域，具体涉及一种供电***反窃电方法、***、终端及存储介质。
背景技术
供电***现有的窃电检测方法大多采集历史电流值，将历史电流值的平均值或最大值作为异常判断的标准参数。由于供电用户的多样性和复杂性，因此这种静态判断方法准确率不高。
发明内容
针对现有技术的上述不足，本发明提供一种供电***反窃电方法、***、终端及存储介质，以解决上述技术问题。
第一方面，本发明提供一种供电***反窃电方法，包括：
在供电***选取监控节点，采集所述监控节点在监控时间范围内的电流值生成按采集时间排列的电流值数组；
计算所述电流值数组的平均电流值，并通过对所述电流值数组的各电流值与所述平均电流值做差，得到电流差值时间序列；
对所述电流差值时间序列进行归一化处理，得到目标时间序列，并记录所述归一化处理的归一化系数；
将所述目标时间序列输入预先训练好的LSTM模型，得到预测值；
根据所述归一化系数和所述平均电流值将所述预测值换算为预测电流值，并判断所述预测电流值是否达到预设电流阈值，若是，则生成告警。
进一步的，所述采集所述监控节点在监控时间范围内的电流值生成按采集时间排列的电流值数组，包括：
设置电流值采集周期；
根据所述采集周期定期采集所述监控节点的电流值；
从采集的电流值中筛选出在所述监控时间范围内的电流值。
进一步的，所述对所述电流差值时间序列进行归一化处理，包括：
将电流差值时间序列中的最大电流差值作为归一化系数的取值；
将电流差值时间序列中的所有电流差值除以所述归一化系数，得到目标时间序列。
进一步的，所述方法还包括：
采集监控节点的历史电流值时间序列并通过对历史电流值时间序列进行与平均历史电流值做差和归一化处理，得到历史目标时间序列；
将历史目标时间序列划分为训练集和数据集；
构建LSTM模型，并利用训练集对LSTM模型进行训练；
利用所述测试集对训练出的多个LSTM模型进行测试，选出最优LSTM模型。
进一步的，所述方法还包括：
将正常运行的监控节点的历史电流数据按时间顺序排列生成历史电流时间序列；
利用K-均值聚类算法对历史电流时间序列按照电流值大小进行聚类，统计各类电流值的时段和最大值，得到多个时段的阈值。
进一步的，所述判断预测电流值是否达到预设电流阈值，包括：
采集所述预测电流值所属的时段；
查找所述预测电流值所属时段的对应阈值；
利用所述对应阈值对所述预测电流值进行判断。
第二方面，本发明提供一种供电***反窃电***，包括：
目标监控单元，配置用于在供电***选取监控节点，采集所述监控节点在监控时间范围内的电流值生成按采集时间排列的电流值数组；
平均做差单元，配置用于计算所述电流值数组的平均电流值，并通过对所述电流值数组的各电流值与所述平均电流值做差，得到电流差值时间序列；
归一处理单元，配置用于对所述电流差值时间序列进行归一化处理，得到目标时间序列，并记录所述归一化处理的归一化系数；
目标预测单元，配置用于将所述目标时间序列输入预先训练好的LSTM模型，得到预测值；
异常告警单元，配置用于根据所述归一化系数和所述平均电流值将所述预测值换算为预测电流值，并判断所述预测电流值是否达到预设电流阈值，若是，则生成告警。
进一步的，所述***还包括：
历史生成单元，配置用于将正常运行的监控节点的历史电流数据按时间顺序排列生成历史电流时间序列；
阈值生成单元，配置用于利用K-均值聚类算法对历史电流时间序列按照电流值大小进行聚类，统计各类电流值的时段和最大值，得到多个时段的阈值。
第三方面，提供一种终端，包括：
处理器、存储器，其中，
该存储器用于存储计算机程序，
该处理器用于从存储器中调用并运行该计算机程序，使得终端执行上述的终端的方法。
第四方面，提供了一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面所述的方法。
本发明的有益效果在于，
本发明提供的供电***反窃电方法、***、终端及存储介质，通过在供电***选取监控节点，对监控节点的电流值动态规律进行归纳和预测，实现准确发现窃电行为引发的异常，且能够及时生成告警。
此外，本发明设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。
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，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一个实施例的方法的示意性流程图。
图2是本发明一个实施例的***的示意性框图。
图3为本发明实施例提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，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，都应当属于本发明保护的范围。
图1是本发明一个实施例的方法的示意性流程图。其中，图1执行主体可以为一种供电***反窃电***。
如图1所示，该方法包括：
步骤110，在供电***选取监控节点，采集所述监控节点在监控时间范围内的电流值生成按采集时间排列的电流值数组；
步骤120，计算所述电流值数组的平均电流值，并通过对所述电流值数组的各电流值与所述平均电流值做差，得到电流差值时间序列；
步骤130，对所述电流差值时间序列进行归一化处理，得到目标时间序列，并记录所述归一化处理的归一化系数；
步骤140，将所述目标时间序列输入预先训练好的LSTM模型，得到预测值；
步骤150，根据所述归一化系数和所述平均电流值将所述预测值换算为预测电流值，并判断所述预测电流值是否达到预设电流阈值，若是，则生成告警。
具体的，所述供电***反窃电方法包括：
S1、在供电***选取监控节点，采集所述监控节点在监控时间范围内的电流值生成按采集时间排列的电流值数组。
根据供电***的拓扑结构图，从中选取重要节点作为监控节点。本实施例以某个监控节点为例进行说明。
设置监控时间范围为1年，且每隔1h采集一次电流值，生成监控节点的电流值数组I＝Ii＝[I1,I2,…,In]。
S2、计算所述电流值数组的平均电流值，并通过对所述电流值数组的各电流值与所述平均电流值做差，得到电流差值时间序列。
计算电流值数组I＝Ii＝[I1,I2,…,In]的平均值
Figure BDA0002777498250000061
将数组与平均值做差得到电流差值时间序列A＝Ai＝[A1,A2,…,An]
S3、对所述电流差值时间序列进行归一化处理，得到目标时间序列，并记录所述归一化处理的归一化系数。
去平均后选取最大功耗差：sg＝max(A)
归一化处理得到目标时间序列：P＝A/sg＝[p1,…,pn]，此时得到的目标时间序列用于预测。
S4、将所述目标时间序列输入预先训练好的LSTM模型，得到预测值。
采集监控节点的历史电流值时间序列并通过对历史电流值时间序列进行与平均历史电流值做差和归一化处理，得到历史目标时间序列，将历史目标时间序列划分为训练集和数据集；构建LSTM模型，并利用训练集对LSTM模型进行训练，利用所述测试集对训练出的多个LSTM模型进行测试，选出最优LSTM模型。
将步骤S3中的目标时间序列P＝A/sg＝[p1,…,pn]输入最优LSTM模型,得到预测值H。
S5、构建K-均值模型；将正常运行的监控节点的历史电流数据按时间顺序排列生成历史电流时间序列；利用K-均值聚类算法对历史电流时间序列按照电流值大小进行聚类，统计各类电流值的时段和最大值，得到多个时段的阈值。
首先随机设置聚类的数量，如分类数量为10类，利用K-均值聚类算法将历史电流数据按电流大小分为10类，判断各类中电流的平均差值；
在将分类数量设为11种，再次进行聚类并计算各类中的电流的平均差值；
不断迭代直至该平均差值达到预设的差值水平阈值，此时停止迭代。
输出最终的分类结果并统计各类电流所属的时段和最大值，将各类电流的最大值作为对应时段的阈值。
S6、根据所述归一化系数和所述平均电流值将所述预测值换算为预测电流值，并判断所述预测电流值是否达到预设电流阈值，若是，则生成告警。
将预测值乘以归一化系数并加上平均电流值，得到预测电流值。
采集预测电流值所属的时段，查找预测电流值所属时段的对应阈值，利用对应阈值对预测电流值进行判断。
如图2所示，该***200包括：
目标监控单元210，配置用于在供电***选取监控节点，采集所述监控节点在监控时间范围内的电流值生成按采集时间排列的电流值数组；
平均做差单元220，配置用于计算所述电流值数组的平均电流值，并通过对所述电流值数组的各电流值与所述平均电流值做差，得到电流差值时间序列；
归一处理单元230，配置用于对所述电流差值时间序列进行归一化处理，得到目标时间序列，并记录所述归一化处理的归一化系数；
目标预测单元240，配置用于将所述目标时间序列输入预先训练好的LSTM模型，得到预测值；
异常告警单元250，配置用于根据所述归一化系数和所述平均电流值将所述预测值换算为预测电流值，并判断所述预测电流值是否达到预设电流阈值，若是，则生成告警。
可选地，作为本发明一个实施例，所述***还包括：
历史生成单元，配置用于将正常运行的监控节点的历史电流数据按时间顺序排列生成历史电流时间序列；
阈值生成单元，配置用于利用K-均值聚类算法对历史电流时间序列按照电流值大小进行聚类，统计各类电流值的时段和最大值，得到多个时段的阈值。
图3为本发明实施例提供的一种终端300的结构示意图，该终端300可以用于执行本发明实施例提供的供电***反窃电方法。
其中，该终端300可以包括：处理器310、存储器320及通信单元330。这些组件通过一条或多条总线进行通信，本领域技术人员可以理解，图中示出的服务器的结构并不构成对本发明的限定，它既可以是总线形结构，也可以是星型结构，还可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
其中，该存储器320可以用于存储处理器310的执行指令，存储器320可以由任何类型的易失性或非易失性存储终端或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。当存储器320中的执行指令由处理器310执行时，使得终端300能够执行以下上述方法实施例中的部分或全部步骤。
处理器310为存储终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器320内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，以执行电子终端的各种功能和/或处理数据。所述处理器可以由集成电路(Integrat ed C ircu i t，简称IC)组成，例如可以由单颗封装的IC所组成，也可以由连接多颗相同功能或不同功能的封装IC而组成。举例来说，处理器310可以仅包括中央处理器(Central Proc es s i ng Uni t，简称CPU)。在本发明实施方式中，CPU可以是单运算核心，也可以包括多运算核心。
通信单元330，用于建立通信信道，从而使所述存储终端可以与其它终端进行通信。接收其他终端发送的用户数据或者向其他终端发送用户数据。
本发明还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质可存储有程序，该程序执行时可包括本发明提供的各实施例中的部分或全部步骤。所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(英文：read-only memory，简称：ROM)或随机存储记忆体(英文：random acce s s memory，简称：RAM)等。
因此，本发明通过在供电***选取监控节点，对监控节点的电流值动态规律进行归纳和预测，实现准确发现窃电行为引发的异常，且能够及时生成告警，本实施例所能达到的技术效果可以参见上文中的描述，此处不再赘述。
本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中如U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Acc es s Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，包括若干指令用以使得一台计算机终端(可以是个人计算机，服务器，或者第二终端、网络终端等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
本说明书中各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。尤其，对于终端实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例中的说明即可。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的***实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，***或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
尽管通过参考附图并结合优选实施例的方式对本发明进行了详细描述，但本发明并不限于此。在不脱离本发明的精神和实质的前提下，本领域普通技术人员可以对本发明的实施例进行各种等效的修改或替换，而这些修改或替换都应在本发明的涵盖范围内/任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种供电***反窃电方法，其特征在于，包括：
在供电***选取监控节点，采集所述监控节点在监控时间范围内的电流值生成按采集时间排列的电流值数组；
计算所述电流值数组的平均电流值，并通过对所述电流值数组的各电流值与所述平均电流值做差，得到电流差值时间序列；
对所述电流差值时间序列进行归一化处理，得到目标时间序列，并记录所述归一化处理的归一化系数；
将所述目标时间序列输入预先训练好的LSTM模型，得到预测值；
根据所述归一化系数和所述平均电流值将所述预测值换算为预测电流值，并判断所述预测电流值是否达到预设电流阈值，若是，则生成告警。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集所述监控节点在监控时间范围内的电流值生成按采集时间排列的电流值数组，包括：
设置电流值采集周期；
根据所述采集周期定期采集所述监控节点的电流值；
从采集的电流值中筛选出在所述监控时间范围内的电流值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述电流差值时间序列进行归一化处理，包括：
将电流差值时间序列中的最大电流差值作为归一化系数的取值；
将电流差值时间序列中的所有电流差值除以所述归一化系数，得到目标时间序列。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
采集监控节点的历史电流值时间序列并通过对历史电流值时间序列进行与平均历史电流值做差和归一化处理，得到历史目标时间序列；
将历史目标时间序列划分为训练集和数据集；
构建LSTM模型，并利用训练集对LSTM模型进行训练；
利用所述测试集对训练出的多个LSTM模型进行测试，选出最优LSTM模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将正常运行的监控节点的历史电流数据按时间顺序排列生成历史电流时间序列；
利用K-均值聚类算法对历史电流时间序列按照电流值大小进行聚类，统计各类电流值的时段和最大值，得到多个时段的阈值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述判断预测电流值是否达到预设电流阈值，包括：
采集所述预测电流值所属的时段；
查找所述预测电流值所属时段的对应阈值；
利用所述对应阈值对所述预测电流值进行判断。
7.一种供电***反窃电***，其特征在于，包括：
目标监控单元，配置用于在供电***选取监控节点，采集所述监控节点在监控时间范围内的电流值生成按采集时间排列的电流值数组；
平均做差单元，配置用于计算所述电流值数组的平均电流值，并通过对所述电流值数组的各电流值与所述平均电流值做差，得到电流差值时间序列；
归一处理单元，配置用于对所述电流差值时间序列进行归一化处理，得到目标时间序列，并记录所述归一化处理的归一化系数；
目标预测单元，配置用于将所述目标时间序列输入预先训练好的LSTM模型，得到预测值；
异常告警单元，配置用于根据所述归一化系数和所述平均电流值将所述预测值换算为预测电流值，并判断所述预测电流值是否达到预设电流阈值，若是，则生成告警。
8.根据权利要求7所述的***，其特征在于，所述***还包括：
历史生成单元，配置用于将正常运行的监控节点的历史电流数据按时间顺序排列生成历史电流时间序列；
阈值生成单元，配置用于利用K-均值聚类算法对历史电流时间序列按照电流值大小进行聚类，统计各类电流值的时段和最大值，得到多个时段的阈值。
9.一种终端，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器的执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行权利要求1-6任一项所述的方法。
10.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
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