CN111046319A - 一种电力大用户用电异常分析方法及系统 - Google Patents

一种电力大用户用电异常分析方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种电力大用户用电异常分析方法，包括基于电力计量数据进行用户用电异常分析，构建异常清单；对异常清单中的元素进行计量装置异常分析、台区线损异常分析、拆回表计异常分析和三相不平衡分析，获取用户异常结果清单。同时公开了相应的系统。本发明依托计量数据构建异常清单，对异常清单中的各元素进行计量装置异常分析、台区线损异常分析、拆回表计异常分析和三相不平衡分析，获得异常清单中各用户的异常结果，相较于传统的分析方法，不依赖人员经验，分析更加彻底。

Description

一种电力大用户用电异常分析方法及系统
技术领域
本发明涉及一种电力大用户用电异常分析方法及系统，属于异常分析领域。
背景技术
电力以电压、电流等关键参数、线损等关键技术指标为切入点进行计量技术监督工作，对各类用户计量装置故障及违约窃电情况实施主站在线监控、精准定位、跟踪督办。但目前的用户用电异常判别过程对工作人员经验依赖过大，分析不彻底，迫切需要设计一个统一的大用户用电异常分析方法。
发明内容
本发明提供了一种电力大用户用电异常分析方法及系统，解决了背景技术中披露的问题。
为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
一种电力大用户用电异常分析方法，包括，
基于电力计量数据进行用户用电异常分析，构建异常清单；
对异常清单中的元素进行计量装置异常分析、台区线损异常分析、拆回表计异常分析和三相不平衡分析，获取用户异常结果清单。
计量装置异常分析过程为，
计算异常清单中用户计量装置同一批次的异常指数，响应于异常指数超过阈值A，则将该用户放入计量装置异常清单。
台区线损异常分析过程为，
响应于异常清单中用户用电量曲线与线损在同一时段内变化趋同，则将该用户放入窃电清单；
拆回表计异常分析过程为，
获取异常清单中用户对应的拆回表电量数据和历史电量数据，响应于拆回表电量数据补全，补全数据中相邻两日用电量差值与日均电量差值的偏差不超过阈值B，则将该用户放入业务不规范清单；响应于拆回表电量数据补全，补全数据中相邻两日用电量差值与日均电量差值的偏差超过阈值B，则将该用户放入计量装置异常清单；拆回表电量小于历史电量最大值或拆回表电量数据中最后若干天的日均电量与历史日均电量偏差超过阈值C，则将该用户放入业务不规范清单。
三相不平衡分析过程为，
计算异常清单中用户对应的各相电流间的标准差曲线相似度，响应于标准差曲线相似度不超过阈值D，则将该用户放入三相不平衡清单。
响应于所有分析均无异常结果，则调整各分析过程中的参数，重新进行分析。
采用规律性非连续分析法和分类连续差值分析法进行用户用电异常分析；
其中，
规律性非连续分析法：电压或电流曲线发生规律性的异常变化，持续一段时间后恢复正常，在后续的某个时间段连续出现同样的波动，则判定用户用电异常；
分类连续差值分析法：不同类型的计量数据与相应额定值的差值超过阈值E，且异常连续点数超过最大限定值，则判定用户用电异常。
一种电力大用户用电异常分析系统，包括，
异常清单构建模块：基于电力计量数据进行用户用电异常分析，构建异常清单；
异常分析模块：对异常清单中的元素进行计量装置异常分析、台区线损异常分析、拆回表计异常分析和三相不平衡分析，获取用户异常结果清单。
一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行电力大用户用电异常分析方法。
一种计算设备，包括一个或多个处理器、存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行一种电力大用户用电异常分析方法的指令。
本发明所达到的有益效果：本发明依托计量数据构建异常清单，对异常清单中的各元素进行计量装置异常分析、台区线损异常分析、拆回表计异常分析和三相不平衡分析，获得异常清单中各用户的异常结果，相较于传统的分析方法，不依赖人员经验，分析更加彻底。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为规律性非连续分析法的流程图；
图3为分类连续差值分析法的流程图；
图4为拆回表计异常分析的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示，一种电力大用户用电异常分析方法，包括以下步骤：
步骤1，基于电力计量数据，采用规律性非连续分析法和分类连续差值分析法进行用户用电异常分析，构建异常清单。
如图2所示，规律性非连续分析法过程为：基于电力计量数据，分析电压或电流曲线；若电压或电流曲线发生规律性的异常变化，持续一段时间后恢复正常，并且在后续的某个时间段连续出现同样的波动，即异常和正常交替出现，则判定用户用电异常。
如图3所示，分类连续差值分析法：不同类型的计量数据与相应额定值的差值超过阈值E，且异常连续点数超过最大限定值，则判定用户用电异常。
异常清单中元素的内容包括用户、用户计量装置以及计量数据。
步骤2，对异常清单中的元素进行计量装置异常分析、台区线损异常分析、拆回表计异常分析和三相不平衡分析，获取用户异常结果。
具体过程如下：
21）计量装置异常分析；
计算异常清单中用户计量装置同一批次的异常指数，响应于异常指数超过阈值A，则该用户计量装置异常概率较大，将该用户放入计量装置异常清单。
异常指数可以采用概率，即用异常清单中同一批次的计量装置数量除以同一批次的计量装置总数量，若这个异常指数超过预设的阈值A，则说明该批次的计量装置存在很大问题，计量装置异常概率较大。
22）台区线损异常分析；
响应于异常清单中用户用电量曲线与线损在同一时段内变化趋同，则将该用户放入窃电清单。
一般情况下，台区线损曲线较平滑，不会突升突降。观察其在线损突变前后时间段的用户用电量曲线，若用电量曲线与线损在同一时间段内变化趋同，则该用户窃电的可能性较大，将该用户放入窃电清单。
23）拆回表计异常分析；
获取异常清单中用户对应的拆回表电量数据和历史电量数据，响应于拆回表电量数据补全，补全数据中相邻两日用电量差值与日均电量差值的偏差不超过阈值B，则将该用户放入业务不规范清单；响应于拆回表电量数据补全，补全数据中相邻两日用电量差值与日均电量差值的偏差超过阈值B，则将该用户放入计量装置异常清单；响应于拆回表电量数据不能补全，拆回表电量小于历史电量最大值或拆回表电量数据中最后若干天的日均电量与历史日均电量偏差超过阈值C，则将该用户放入业务不规范清单。
如图4所示，获取需要分析的拆回表电量数据，补全14（14天是一个本领域中默认的一个天数）天电能量数据（包括正向有功、反向有功、正向无功、反向无功），计算出平均差，即日均电量差值，然后比较相邻两天的差值与日均电量差值，偏差超过阈值B则判定为计量装置异常，不超过阈值B则可判定为业务不规范；若数据无法补全，将历史最大底码值乘上表计的变比与拆回时的电量对比，如果拆回的电量小于历史电量最大值，则判定为业务不规范；如果最后三天的日均电量与历史日均电量相比差值超过阈值C，则判定为业务不规范。
24）三相不平衡分析过程；
计算异常清单中用户对应的各相电流间的标准差曲线相似度，响应于标准差曲线相似度不超过阈值，则将该用户放入三相不平衡清单。
部分用户因用电特性导致三相用电不平衡或某相不用电，通过综合同时间段的电压曲线、实时电流曲线快速寻找异常突变点，进一步判断用户是否存在异常。通常计量装置发生异常之后，计量装置上采集到的功率值也随之异常浮动，通过计算各相电流间的标准差曲线相似度，相似度低，说明用户存在单相设备，导致用户三相电流不平衡，相似度高，说明可能存在计量装置异常或用户窃电情况。
步骤3，响应于所有分析均无异常结果，则调整各分析过程中的参数（如分析过程中的阈值A、B、C，相似度等），重新进行分析。
上述方法依托计量数据构建异常清单，对异常清单中的各元素进行计量装置异常分析、台区线损异常分析、拆回表计异常分析和三相不平衡分析，获得异常清单中各用户的异常结果，相较于传统的分析方法，不依赖人员经验，分析更加彻底。
一种电力大用户用电异常分析系统，包括，
异常清单构建模块：基于电力计量数据进行用户用电异常分析，构建异常清单；
异常分析模块：对异常清单中的元素进行计量装置异常分析、台区线损异常分析、拆回表计异常分析和三相不平衡分析，获取用户异常结果清单。
一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备电力大用户用电异常分析方法。
一种计算设备，包括一个或多个处理器、存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行电力大用户用电异常分析方法的指令。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种电力大用户用电异常分析方法，其特征在于：包括，
基于电力计量数据进行用户用电异常分析，构建异常清单；
对异常清单中的元素进行计量装置异常分析、台区线损异常分析、拆回表计异常分析和三相不平衡分析，获取用户异常结果清单。
2.根据权利要求1所述的一种电力大用户用电异常分析方法，其特征在于：计量装置异常分析过程为，
计算异常清单中用户计量装置同一批次的异常指数，响应于异常指数超过阈值A，则将该用户放入计量装置异常清单。
3.根据权利要求1所述的一种电力大用户用电异常分析方法，其特征在于：台区线损异常分析过程为，
响应于异常清单中用户用电量曲线与线损在同一时段内变化趋同，则将该用户放入窃电清单。
4.根据权利要求1所述的一种电力大用户用电异常分析方法，其特征在于：拆回表计异常分析过程为，
获取异常清单中用户对应的拆回表电量数据和历史电量数据，响应于拆回表电量数据补全，补全数据中相邻两日用电量差值与日均电量差值的偏差不超过阈值B，则将该用户放入业务不规范清单；响应于拆回表电量数据补全，补全数据中相邻两日用电量差值与日均电量差值的偏差超过阈值B，则将该用户放入计量装置异常清单；响应于拆回表电量数据不能补全，拆回表电量小于历史电量最大值或拆回表电量数据中最后若干天的日均电量与历史日均电量偏差超过阈值C，则将该用户放入业务不规范清单。
5.根据权利要求1所述的一种电力大用户用电异常分析方法，其特征在于：三相不平衡分析过程为，
计算异常清单中用户对应的各相电流间的标准差曲线相似度，响应于标准差曲线相似度不超过阈值D，则将该用户放入三相不平衡清单。
6.根据权利要求1所述的一种电力大用户用电异常分析方法，其特征在于：响应于所有分析均无异常结果，则调整各分析过程中的参数，重新进行分析。
7.根据权利要求1所述的一种电力大用户用电异常分析方法，其特征在于：采用规律性非连续分析法和分类连续差值分析法进行用户用电异常分析；
其中，
规律性非连续分析法：电压或电流曲线发生规律性的异常变化，持续一段时间后恢复正常，在后续的某个时间段连续出现同样的波动，则判定用户用电异常；
分类连续差值分析法：不同类型的计量数据与相应额定值的差值超过阈值E，且异常连续点数超过最大限定值，则判定用户用电异常。
8.一种电力大用户用电异常分析系统，其特征在于：包括，
异常清单构建模块：基于电力计量数据进行用户用电异常分析，构建异常清单；
异常分析模块：对异常清单中的元素进行计量装置异常分析、台区线损异常分析、拆回表计异常分析和三相不平衡分析，获取用户异常结果清单。
9.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，其特征在于：所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行根据权利要求1至7所述的方法中的任一方法。
10.一种计算设备，其特征在于：包括，
一个或多个处理器、存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行根据权利要求1至7所述的方法中的任一方法的指令。
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