CN114240690A - 基于多聚合用户电表数据的用户用电异常监测方法 - Google Patents

基于多聚合用户电表数据的用户用电异常监测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多聚合用户电表数据的用户用电异常监测方法，该方法基于用电异常损失的值应该与用电异常设备或者线路相关性更高，将异常用电问题制定为一个时间序列的相关问题，通过将能源损失系数γn与阈值进行比较，筛选出能源损失相关性较高的用户作为异常用电的怀疑对象，然后再通过将诚实系数δn与阈值进行比较，将怀疑对象中诚实系数较高的用户剔除，获得最终的异常用电的用户，完成异常用电的监测，不需要假设攻击模式为线性模式，也不需要任何训练成本，具有方法简单、成本低等优点。

Description

基于多聚合用户电表数据的用户用电异常监测方法
技术领域
本发明公开涉及用电异常监测的技术领域，尤其涉及一种基于多聚合用户电表数据 的用户用电异常监测方法。
背景技术
由于设备老化和生产经营管理问题，高耗能企业用电异常，不仅会影响供电公司的利益， 而且还会带来人身和电网的安全隐患，所以高耗能企业用电异常监测一直以来都是企业研究 的重要课题。
现有的用电异常监测方式有两种，一种是假定攻击方式为线性攻击，该种假定方式限制 了在非线性识别上的能力；另一种是通过训练模型进行识别，而该种方式则需要花费较多的 费用在模型训练和安装传感器上，造成了生产成本的额外开销，存在成本高的问题。
因此，如何研发一种新型的监测方法，既能满足对各类型的识别，又能有效降低监测成 本，成为人们亟待解决的问题。
发明内容
鉴于此，本发明提供了一种基于多聚合用户电表数据的用户用电异常监测方法，以 解决以往监测方法存在识别能力有限以及监测成本高的问题。
本发明提供的技术方案，具体为，一种基于多聚合用户电表数据的用户用电异常监 测方法，该方法包括如下步骤：
S1：同步读取配电站中主电表读数以及各用户电表读数，获得一组主电表读数M以及一组用户电表读数S，其中，M＝{MM1，MM2...，MMp}，MMi表示在ti时刻的主电 表读数，S＝{S1，S2，...，SN}，Sn＝{sn，1，sn，2，...，sn,p}，sn,i代表在ti时刻第n个用户电表 的读数，N代表用户电表个数，n∈[1，N]；
S2：获取用户电表的序号列表C以及记录主电表和用户电表读数时的时间戳集T，其中，C＝{C1，C2，...，CN}，T＝{t1，t2，...，tp}；
S3：获取线损值W，并依据所述线损值W以及所述主电表的读数M，计算获得所述 主电表的可用读数M1；
S4：依据所述主电表的可用读数M1以及用户电表的读数S，计算获得用电损失值L；
S5：基于用电损失值L、用户电表的读数S以及皮尔逊相关系数公式，计算获得能源损失系数γn，其中，γn＝|PearsonCorr(L,Sn)|；
S6：将所述能源损失系数γn与阈值ξ比较，若γn≥ξ，则将对应的用户电表列入用电异常名单中；
S7：基于用电损失值L、用户电表的读数S、主电表的可用读数M1以及皮尔逊相关系数公式，算获得所述用电异常名单中各用户的诚实系数δn；
其中，
Figure BDA0003416415050000021
S8：将所述用电异常名单中各用户的诚实系数δn分别与设定阈值θ比较，若δn＞θ，则将该用户电表从用电异常名单中剔除，获得最终的用电异常名单。
优选，步骤S3中，依据所述线损值W以及所述主电表的读数M，计算获得所述主 电表的可用读数M1，具体的计算公式为：
M1＝{m1，m2，...mp}＝M-W；
其中，W＝{w1，w2，...wp}，wi表示在ti时刻的线损值。
进一步优选，步骤S4中，依据所述主电表的可用读数M1以及用户电表的读数S， 计算获得用电损失值L，具体的计算公式为：
Figure BDA0003416415050000022
其中，0＜αi＜1，i∈[1，p]，L＝{l1，l2，...lp}。
进一步优选，步骤S4中，依据所述主电表的可用读数M1以及用户电表的读数S， 计算获得用电损失值L，具体的计算公式为：
Figure BDA0003416415050000031
其中，tsh为用户电表读数读取的时间间隔，L＝{l1，l2，...lp}。
进一步优选，步骤S4中，依据所述主电表的可用读数M1以及用户电表的读数S， 计算获得用电损失值L，具体的计算公式为：
Figure BDA0003416415050000032
其中，Un表示用户电能实际使用量，Un＝{un，1，un，2，...，un，p}，βi表示损失系数。
进一步优选，所述皮尔逊相关系数公式具体为：
Figure BDA0003416415050000033
进一步优选，ξ＝e-10。
本发明提供的基于多聚合用户电表数据的用户用电异常监测方法，基于用电异常损 失的值应该与用电异常设备或者线路相关性更高，将异常用电问题制定为一个时间序列 的相关问题，通过将能源损失系数γn与阈值进行比较，筛选出能源损失相关性较高的用 户作为异常用电的怀疑对象，然后再通过将诚实系数δn与阈值进行比较，将怀疑对象中诚实系数较高的用户剔除，获得最终的异常用电的用户，完成异常用电的监测，不需要 假设攻击模式为线性模式，也不需要任何训练成本，具有方法简单、成本低等优点。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能 限制本发明的公开。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明。以下示例性实施例中所描述的实施方式并 不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的方法的例子。
为了解决以往监测方法存在的识别能力有限以及监测成本高的问题，本实施方案提 供了一种避免额外开销的监测方法，该方法基于用电异常损失的值应该与用电异常设备 或者线路相关性更高，将异常用电问题制定为一个时间序列的相关问题，也就不需要假设攻击模式为线性模式，也不需要任何训练成本。为此定义了两个系数(能源损失系数γn和诚实系数δn)用于评估用电异常的怀疑程度，更加合理可靠的得出用电异常节点。
具体而言，本实施方案提供了一种基于多聚合用户电表数据的用户用电异常监测方 法，包括如下步骤：
S1：同步读取配电站中主电表读数以及各用户电表读数，获得一组主电表读数M以及一组用户电表读数S，其中，M＝{MM1，MM2...，MMp}，MMi表示在ti时刻的主电 表读数，S＝{S1，S2，...，SN}，Sn＝{sn，1，sn，2，...，sn,p}，sn,i代表在ti时刻第n个用户电表 的读数，N代表用户电表个数，n∈[1，N]；
S2：获取用户电表的序号列表C以及记录主电表和用户电表读数时的时间戳集T，其中，C＝{C1，C2，...，CN}，T＝{t1，t2，...，tp}；
S3：获取线损值W，并依据所述线损值W以及所述主电表的读数M，计算获得所述 主电表的可用读数M1；
S4：依据所述主电表的可用读数M1以及用户电表的读数S，计算获得用电损失值L；
S5：基于用电损失值L、用户电表的读数S以及皮尔逊相关系数公式，计算获得能源损失系数γn，其中，γn＝|PearsonCorr(L,Sn)|；
S6：将所述能源损失系数γn与阈值ξ比较，若γn≥ξ，则将对应的用户电表列入用电异常名单中；
S7：基于用电损失值L、用户电表的读数S、主电表的可用读数M1以及皮尔逊相关系数公式，算获得所述用电异常名单中各用户的诚实系数δn；
其中，
Figure BDA0003416415050000041
S8：将所述用电异常名单中各用户的诚实系数δn分别与设定阈值θ比较，若δn＞θ，则将该用户电表从用电异常名单中剔除，获得最终的用电异常名单。
步骤S3中，依据所述线损值W以及所述主电表的读数M，计算获得所述主电表的 可用读数M1，具体的计算公式为：
M1＝{m1，m2，...mp}＝M-W；
其中，W＝{w1，w2，...wp}，wi表示在ti时刻的线损值。
对于用电损失值L，可通过从主电表的可用读数mi中减去所有用户电表的读数总和
Figure BDA0003416415050000051
来计算用电损失值L，此时，主电表的可用读数mi，在ti时刻的 用电损失值可表示为：
Figure BDA0003416415050000052
若将用户的实际能源使用量表示为Un＝{un,1，un,2，...un,p}，则很容易得出关于另外一 种主电表的可用读数mi的表示方式，即
Figure BDA0003416415050000053
因此，
Figure BDA0003416415050000054
而用电损失值L＝{l1，l2，...lp}，进而计算获得电损失值L。
基于用电异常的发生原理不同，sn,i也对应有不同的计算公式，，此时对应的电损失值 L以及皮尔逊相关系数的计算公式均会发生相应的变换，进而导致能源损失系数γn以及 诚实系数δn的计算公式也会发生相应的变化，因此，下面分为三种异常用电模式，分别 对应三种不同用电异常的发生模式，进行相应电损失值L的计算公式说明，在实际使用时，根据用户电表读数的实际获取情况，采用对应的计算公式。
一、异常用电模式一：
按照比例缩小读数，这种方法是通过将真实的用电量un,i乘以一个位于(0，1)的系数αi， 在这种情况下，如果用户电表Cn本身就是用电采集节点，那么用电异常节点的sn，i＝αi*un，i, 如果用户电表Cn是诚实的用电采集节点，那么该用电采集节点的sn，i＝un，i，因此，可获得 如下公式：
Figure BDA0003416415050000055
其中，C＝{C1，C2，...CN}，表示N个节点采集电表的列表，仅仅表示用户的序号。
二、异常用电模式二：
减少高峰时期用电量并且增加低谷时期用电量。模式二是减少高峰时间的电量消耗并增 加非高峰时间的电量消耗。假设抄表的时间间隔为一小时，则每日智能电表的读数为
Figure BDA0003416415050000061
其中，i∈[1，24]，因此，可获得如下公式：
Figure BDA0003416415050000062
三、异常用电模式三：
基于平均值报告电表读数，比如sn,i＝βi*mean，βi表示损失系数，用户可以根据实际情况进行设定，可以得到如下公式：
Figure BDA0003416415050000063
基于上述三种不同模式，可获得对应的电损失值L。
根据上述的用电损失值L、用户电表的读数S、主电表的可用读数M1，利用皮尔逊相关系数公式，可获得皮尔逊相关系数(PearsonCorr(L,Sn)以及PearsonCorr(M1，Sn))， 其中，皮尔逊相关系数主要是用于度量两个变量之间的相关性，其值介于-1与1之间。 两个变量之间的皮尔逊相关系数定义为两个变量之间的协方差和标准差的商，以X和Y 作为两个变量，对应的皮尔逊相关系数公式如下：
Figure BDA0003416415050000064
皮尔逊相关系数的变化范围为(-1,1)。如果皮尔逊相关系数的值为1则意味着X和Y可 以很好的符合线性关系，即所有的数据点都很好的落在一条直线上，并且Y随着X的增加而增加。如果皮尔逊相关系数的值为-1也意味着所有的数据点都落在一条直线上，但 Y随着X的增加而减少。如果皮尔逊相关系数的值为0意味着两个变量之间没有线性关 系。
将用电损失值L、用户电表的读数S、主电表的可用读数M1带入上述公式(4)中， 分别计算获得PearsonCorr(L,Sn)以及PearsonCorr(M1，Sn)。
对于实施方案设计的能源损失系数γn，其描述了用电损失ETL(L)和智能电表读数(Sn) 之间的相关性的绝对值。将L和Sn之间的相关性表示为PearsonCorr(L,Sn)，用电采集节点 cn的γn定义为：
γn＝|PearsonCorr(L,Sn)| (5)
其中，用电采集节点即对应为用户电表。
对于实施方案设计的诚实系数δn，描述了节点的诚实水平，检查用电采集节点的可靠 程度来检查可疑列表的可靠性。这个系数是比较PearsonCorr(M1，Sn)和 PearsonCorr(M1，Sn)，其中M＝{m1，m2，...，mP}，这是排除TL的主仪表读数集。异 常节点的电表读数与异常用电损失的关系应大于与主仪表的读数的关系。我们将异常用电用 户cn的δn定义为：
Figure BDA0003416415050000071
以最终获得能源损失系数γn以及诚实系数δn，通过将能源损失系数γn与阈值进行比 较，筛选出能源损失相关性较高的用户作为异常用电的怀疑对象，然后再通过将诚实系 数δn与阈值进行比较，将怀疑对象中诚实系数较高的用户剔除，获得最终的异常用电的用户。
其中，上述方案中与能源损失系数γn比较的阈值ξ以及与诚实系数δn比较的阈值θ， 均可根据实际需要进行设定，通常阈值ξ选用的大小为e-10。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它 实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下 面的权利要求指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述的内容，并且可以在不脱离其范围 进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (7)

1.一种基于多聚合用户电表数据的用户用电异常监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：同步读取配电站中主电表读数以及各用户电表读数，获得一组主电表读数M以及一组用户电表读数S，其中，M＝{MM1，MM2...，MMp}，MMi表示在ti时刻的主电表读数，S＝{S1，S2，...，SN}，Sn＝{sn，1，sn，2，...，sn,p}，sn,i代表在ti时刻第n个用户电表的读数，N代表用户电表个数，n∈[1，N]；
S2：获取用户电表的序号列表C以及记录主电表和用户电表读数时的时间戳集T，其中，C＝{C1，C2，...，CN}，T＝{t1，t2，...，tp}；
S3：获取线损值W，并依据所述线损值W以及所述主电表的读数M，计算获得所述主电表的可用读数M1；
S4：依据所述主电表的可用读数M1以及用户电表的读数S，计算获得用电损失值L；
S5：基于用电损失值L、用户电表的读数S以及皮尔逊相关系数公式，计算获得能源损失系数γn，其中，γn＝|PearsonCorr(L,Sn)|；
S6：将所述能源损失系数γn与阈值ξ比较，若γn≥ξ，则将对应的用户电表列入用电异常名单中；
S7：基于用电损失值L、用户电表的读数S、主电表的可用读数M1以及皮尔逊相关系数公式，算获得所述用电异常名单中各用户的诚实系数δn；
其中，
Figure FDA0003416415040000011
S8：将所述用电异常名单中各用户的诚实系数δn分别与设定阈值θ比较，若δn＞θ，则将该用户电表从用电异常名单中剔除，获得最终的用电异常名单。
2.根据权利要求1所述基于多聚合用户电表数据的用户用电异常监测方法，其特征在于，步骤S3中，依据所述线损值W以及所述主电表的读数M，计算获得所述主电表的可用读数M1，具体的计算公式为：
M1＝{m1，m2，...mp}＝M-W；
其中，W＝{w1，w2，...wp}，wi表示在ti时刻的线损值。
3.根据权利要求1所述基于多聚合用户电表数据的用户用电异常监测方法，其特征在于，步骤S4中，依据所述主电表的可用读数M1以及用户电表的读数S，计算获得用电损失值L，具体的计算公式为：
Figure FDA0003416415040000021
其中，0＜αi＜1，i∈[1，p]，L＝{l1，l2，...lp}。
4.根据权利要求1所述基于多聚合用户电表数据的用户用电异常监测方法，其特征在于，步骤S4中，依据所述主电表的可用读数M1以及用户电表的读数S，计算获得用电损失值L，具体的计算公式为：
Figure FDA0003416415040000022
其中，tsh为用户电表读数读取的时间间隔，L＝{l1，l2，...lp}。
5.根据权利要求1所述基于多聚合用户电表数据的用户用电异常监测方法，其特征在于，步骤S4中，依据所述主电表的可用读数M1以及用户电表的读数S，计算获得用电损失值L，具体的计算公式为：
Figure FDA0003416415040000023
其中，Un表示用户电能实际使用量，Un＝{un，1，un，2，...，un，p}，βi表示损失系数。
6.根据权利要求1所述基于多聚合用户电表数据的用户用电异常监测方法，其特征在于，所述皮尔逊相关系数公式具体为：
Figure FDA0003416415040000024
7.根据权利要求1所述基于多聚合用户电表数据的用户用电异常监测方法，其特征在于，ξ＝e-10。
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