專利名稱：一種自適應(yīng)的防竊漏電診斷方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種電力行業(yè)防竊漏電的診斷方法，尤其涉及一種適應(yīng)于大用戶防竊漏電的實時自動診斷方法。
背景技術(shù)：
竊電者為了達到竊電目的，往往采用各種竊電手法進行竊電，手法五花八門，但萬變不離其宗，最常見的是從電能計量原理入手一個電能表計量電量的多少，主要決定于電壓、電流、功率因數(shù)三素和時間的乘積。因此，只要想辦法改變?nèi)刂械娜魏我粋€要素都可以使電表慢轉(zhuǎn)、停轉(zhuǎn)甚至反轉(zhuǎn)，從而達到竊電的目的；另外，通過采用改變電表本身的結(jié)構(gòu)性能的手法，使電表慢轉(zhuǎn)，也可以達到竊電的目的。
竊電和計量裝置故障造成漏收、少收電費使電力系統(tǒng)利益受損。傳統(tǒng)的防竊漏電 方法主要通過定期巡檢、定期校驗電表、用戶舉報竊電等手段來發(fā)現(xiàn)竊電或計量裝置故障。但這種方法對人的依賴性太強，抓竊查漏的目標不明確。目前各供電局已基本建成了涵蓋各種計量點及采集終端的集信息采集、監(jiān)控、分析和計量管理于一體的計量自動化應(yīng)用平臺，完成了對電廠、變電站、公變、專變、低壓集抄等發(fā)電側(cè)、供電側(cè)、配電側(cè)、售電側(cè)的綜合性統(tǒng)一數(shù)據(jù)的自動采集監(jiān)控。已實現(xiàn)對居民用電的遠程集中抄表功能，計量自動化系統(tǒng)與營銷管理系統(tǒng)、生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)等均不同程度的通過數(shù)據(jù)接口實現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享，現(xiàn)在應(yīng)用系統(tǒng)中已存儲了大量用戶用電信息。為了更好的發(fā)揮計量自動化系統(tǒng)的遠程在線監(jiān)測平臺，目前很多供電局主要通過營銷稽查人員、用電檢查人員和計量工作人員利用計量異常報警功能和電能量數(shù)據(jù)查詢功能開展用戶用電情況的在線監(jiān)控工作，通過采集電量異常、負荷異常、終端報警、主站報警、線損異常等信息，建立數(shù)據(jù)分析模型，來實時監(jiān)測竊漏電情況和發(fā)現(xiàn)計量裝置的故障。并通過“失壓失流”、“超合同容量用電”、“電流過負荷”等用電報警信息，以及根據(jù)報警事件發(fā)生前后客戶計量點有關(guān)的電流、電壓、負荷數(shù)據(jù)情況等，通過構(gòu)建基于指標加權(quán)的用電異常分析模型，實現(xiàn)檢查客戶是否存在竊電、違章用電及計量裝置故障等目的。以上防竊漏電的診斷方法，雖然能獲得用電異常的某些信息，由于終端誤報或無用信息太多，無法達到真正快速精確定位竊漏電嫌疑用戶和計量故障的目的，往往令稽查工作人員無所適從。而且在采用這種方法建模時，模型各輸入指標權(quán)重的確定需要用專家的知識和經(jīng)驗，具有很大的主觀性，存在明顯的缺陷，所以實施效果往往不盡如人意。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題，就是提供一種自適應(yīng)的防竊漏電診斷方法，達到真正快速精確定位竊漏電嫌疑用戶和計量故障的目的。解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是一種自適應(yīng)的防竊漏電診斷方法，包括以下步驟步驟I :從計量主站獲取電量、負荷、報警及線損的歷史樣本數(shù)據(jù)；
步驟2 :對歷史樣本數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；步驟3 :構(gòu)建專家樣本庫；步驟4 :構(gòu)建竊漏電診斷模型；步驟5 :進行竊漏電診斷；步驟6 :優(yōu)化模型參數(shù)，并重構(gòu)模型。所述的步驟I包括以下子步驟SI. I :確定樣本覆蓋范圍 至少包含近三年來所有的竊漏電大用戶及隨機選取8%正常用戶；SI. 2 :確定樣本數(shù)據(jù)范圍樣本數(shù)據(jù)抽取時要包含竊漏電用戶的竊漏電開始時間和結(jié)束時間節(jié)點前后各兩個月的數(shù)據(jù)。所述的步驟2包括以下子步驟主要包括缺失值處理、異常值處理、節(jié)假日數(shù)據(jù)處理、負荷數(shù)據(jù)平滑處理等S2. I :缺失值處理發(fā)現(xiàn)存在缺失現(xiàn)象時，通過同類型日數(shù)據(jù)結(jié)合插值算法進行處理；S2. 2 :異常值處理對超出指標閥值范圍的數(shù)據(jù)，通過同類型日數(shù)據(jù)結(jié)合插值算法進行修正處理；S2. 3:節(jié)假日數(shù)據(jù)修正周六修正系數(shù)=最近ー個月的采集周期內(nèi)的工作日平均電量/周六的平均電量；節(jié)假日修改系數(shù)=最近ー個月采集周期內(nèi)的工作日平均電量/節(jié)假日的平均電量。這里節(jié)假日指周日、國慶、五一等法定節(jié)假日；S2. 4 :負荷數(shù)據(jù)平滑處理在進行數(shù)據(jù)格式化(5L指標)時，對實時負荷數(shù)據(jù)采用最高次數(shù)為20的多項式擬合方法進行平滑處理。所述的步驟S3的專家樣本庫以日為單位表征各計量點的用電情況，輸入項包括5E指標、5L指標、報警指標、線損指標和六角圖指標，輸出項為竊漏電嫌疑系數(shù)；具體包括以下子步驟S3. I :計算第一個竊漏電核心評價指標5E指標5E指標即電量指標,為日用電量移動平均后差分先計算日用電量移動平均連續(xù)t天(本項目t=5)的用電量平均值，計算式如下
權(quán)利要求
1.ー種自適應(yīng)的防竊漏電診斷方法，其特征是包括以下步驟 步驟I:從計量主站獲取電量、負荷、報警及線損的歷史樣本數(shù)據(jù)； 步驟2 :對歷史樣本數(shù)據(jù)進行預(yù)處理； 步驟3 :構(gòu)建專家樣本庫； 步驟4 :構(gòu)建竊漏電診斷模型； 步驟5:進行竊漏電診斷； 步驟6 :優(yōu)化模型參數(shù)，并重構(gòu)模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的自適應(yīng)的防竊漏電診斷方法，其特征是所述的步驟I包括以下子步驟 ·SI. I :確定樣本覆蓋范圍 至少包含近三年來所有的竊漏電大用戶及隨機選取8%正常用戶； · 51.2 :確定樣本數(shù)據(jù)范圍 樣本數(shù)據(jù)抽取時要包含竊漏電用戶的竊漏電開始時間和結(jié)束時間節(jié)點前后各兩個月的數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的自適應(yīng)的防竊漏電診斷方法，其特征是所述的步驟2包括以下子步驟 包括缺失值處理、異常值處理、節(jié)假日數(shù)據(jù)處理和負荷數(shù)據(jù)平滑處理 ·52.I :缺失值處理 發(fā)現(xiàn)存在缺失現(xiàn)象時，通過同類型日數(shù)據(jù)結(jié)合插值算法進行處理； S2. 2 :異常值處理 對超出指標閥值范圍的數(shù)據(jù)，通過同類型日數(shù)據(jù)結(jié)合插值算法進行修正處理； S2. 3 :節(jié)假日數(shù)據(jù)修正 周六修正系數(shù)=最近ー個月的采集周期內(nèi)的工作日平均電量/周六的平均電量； 節(jié)假日修改系數(shù)=最近ー個月采集周期內(nèi)的工作日平均電量/節(jié)假日的平均電量； 所述的節(jié)假日指周日、國慶、五一法定節(jié)假日； · 52.4:負荷數(shù)據(jù)平滑處理 在進行數(shù)據(jù)格式化時，對實時負荷數(shù)據(jù)采用最高次數(shù)為20的多項式擬合方法進行平滑處理。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的自適應(yīng)的防竊漏電診斷方法，其特征是所述的步驟S3的專家樣本庫以日為單位表征各計量點的用電情況，輸入項包括5E指標、5L指標、報警指標、線損指標和TK角圖指標，輸出項為切漏電祿疑系數(shù)； 具體包括以下子步驟 ·53.I :計算第一個竊漏電核心評價指標5E指標5E指標即電量指標,為日用電量移動平均后差分 先計算日用電量移動平均連續(xù)t天(本項目t=5)的用電量平均值，計算式如下
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的自適應(yīng)的防竊漏電診斷方法，其特征是所述步驟S4是指利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行建模，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括 1)輸入層，該層有η個結(jié)點直接與輸入向量X連接，將輸入值X=[Xl，…，Xn]傳送到下ー層; 2)模糊化層，若每個輸入變量均定義有m個模糊集合，則此層內(nèi)共有ηXm個結(jié)點，分為η組,姆組m個結(jié)點； 第i組的m個結(jié)點輸入都是Xi，其輸出分別是各輸入量屬于輸出值模糊集合的隸屬度函數(shù)/// (X,)，μ; (x,)代表Xi的第j個模糊集合； 3)模糊推理層，其每個結(jié)點代表一條模糊規(guī)則，它的作用是用來匹配模糊規(guī)則的前件(輸入和狀態(tài))，計算出每條規(guī)則的適用度，即
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的自適應(yīng)的防竊漏電診斷方法，其特征是所述的步驟S5包括以下步驟 S5. 1 :從計量主站系統(tǒng)毎日實時抽取所有計量點的電量、負荷、報警及線損等數(shù)據(jù)； S5. 2 :對實時抽取的計量數(shù)據(jù)進行缺失值處理、異常值處理、節(jié)假日數(shù)據(jù)修正、負荷數(shù)據(jù)平滑處理等預(yù)處理； S5. 3 :計算得到模型的輸入項指標，即5E指標、5L指標、報警指標、線損指標和相位角指標； S5.4 :調(diào)用模型，得到各計量點的竊漏電嫌疑系數(shù)，嫌疑系數(shù)大于閾值則標示該用戶具有竊漏電行為。
7.根據(jù)權(quán)利要求I所述的自適應(yīng)的防竊漏電診斷方法，其特征是所述的步驟S6包括以下子步驟S6.1 :對模型的評價結(jié)果進行人エ審核，若診斷結(jié)果正確，則結(jié)束，否則至S6. 2 ； S6. 2 :重新審視竊漏電評價指標及專家樣本數(shù)據(jù)，必要時調(diào)整竊漏電評價指標或增補專家樣本數(shù)據(jù)； S6. 3 :重新訓(xùn)練竊漏電診斷模型，并保存模型。
全文摘要
一種自適應(yīng)的防竊漏電診斷方法步驟1從計量主站獲取電量、負荷、報警及線損的歷史樣本數(shù)據(jù)；步驟2對歷史樣本數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；步驟3構(gòu)建專家樣本庫；步驟4構(gòu)建竊漏電診斷模型；步驟5進行竊漏電診斷；步驟6優(yōu)化模型參數(shù)，并重構(gòu)模型。本發(fā)明的自適應(yīng)的防竊漏電診斷方法具有自學(xué)習(xí)特性，通過對電力用戶用電數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)建模，并以形成的用電規(guī)律診斷新的數(shù)據(jù)合理性和正確性，能夠有效提高竊漏電監(jiān)控診斷的準確性。
文檔編號G01R31/02GK102866321SQ20121028747
公開日2013年1月9日 申請日期2012年8月13日 優(yōu)先權(quán)日2012年8月13日
發(fā)明者劉濤, 楊勁鋒, 闕華坤, 肖勇, 孫衛(wèi)明, 陳啟冠, 王和棟, 張良均 申請人:廣東電網(wǎng)公司電力科學(xué)研究院