[发明专利]一种基于用电负荷模式分析的用电异常识别方法有效
| 申请号： | 201611110591.3 | 申请日： | 2016-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN106780121B | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 吴峰;余飞鸥;伍国英;潘炜;汤津行;黄文科;邓明斌;谭致远;陈书弘;吴疆 | 申请（专利权）人： | 广州供电局有限公司 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510000 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于用电负荷模式分析的用电异常识别方法，包括以下步骤：（1）用户用电负荷数据采集及预处理；（2）获取历史绝对正常的有效用电数据，具体是：对预处理后的用户用电负荷数据，在每一个待测日期之前剔除标记为异常的日期，选取若干正常天的有效数据进行训练；（3）构建用户用电负荷特征模型，根据选取的正常天的有效数据训练构造出用户最近的用电模型；（4）用训练好的用户用电负荷特征模型对测试数据进行测试，判断用户是否窃电。通过该方法分析用电负荷数据，挖掘出用户异常用电情况，以监控用户是否存在用电窃电行为。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 用电 负荷 模式 分析 异常 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于用电负荷模式分析的用电异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)用户用电负荷数据采集及预处理；(2)获取历史绝对正常的有效用电数据，具体是：对预处理后的用户用电负荷数据，在每一个待测日期之前剔除标记为异常的日期，选取若干正常天的有效数据进行训练；(3)构建用户用电模式参数模型，根据选取的正常天的有效数据训练构造出用户最近的用电模式；主要分为两步：3a)对正常天的有效数据进行梯度聚类，找出用户用电模式的个数及聚类中心点；3b)再以类中心点作为初始值对预处理后的用户用电负荷数据进行Kmeans聚类，将Kmeans聚类中的距离设为欧氏距离和梯度归一化后的曼哈顿距离的加权，得到每个用电模式的中心点centers；(4)用训练好的用户用电模式参数模型对测试数据进行测试，判断用户是否窃电。
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