CN111625773B - 基于可信性测度的计量回路电流测量异常评估方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了基于可信性测度的计量回路电流测量异常评估方法及装置，包括以下步骤：步骤一：收集平均电流幅值数据，计算偏移特征量；步骤二：计算不同电流幅值偏移特征量的电流无异常概率；步骤三：将不同电流幅值偏移特征量与对应电流无异常的概率拟合得到电流隶属度函数，计算可信性测度；步骤四：设定用户群电流幅值测量预警值，并计算动态负荷电流幅值越限严重度；步骤五：应用可信性测度与动态负荷电流幅值越限严重度判断台区是否异常，本发明运用模糊数学理论，能在复杂场景下评估出台区电流测量异常的可能性，方法灵活，限制少；采用改进的可信性测度方法，能更好将电流幅值无异常概率与异常概率相结合，提供更精确的计算结果。

Description

基于可信性测度的计量回路电流测量异常评估方法及装置

技术领域

本发明涉及台区计量回路电流测量技术，具体是基于可信性测度的计量回路电流测量异常评估方法及装置。

背景技术

随着市场经济的发展，电力事业飞速发展的同时，社会对电能的依赖性越来越强。因此，保障电力系统安全、稳定的运行有着十分重要的意义。但这些年开始逐步推进电力市场化改革，电能计量部门面临一系列新的计量检测和电流电压异常评估问题，如何解决这些问题正在成为电能计量工作的当务之急。

目前，由于电力电子技术的广泛应用，电力系统中谐波源大量增加，引起局部电流波形的畸变，若其电流波形畸变与人为窃电造成电流波形畸变同时产生，会影响传统的自动计量检测系统对窃电电流异常评估的误判。若用人工对电流测量异常评估又过分依赖抄表人员和稽查人员的自身素质，且大部分情况下还是依靠经验评估电流是否异常。由于人工方法信息化程度低，不能及时对异常状况做出反应，因此采用人工评估存在较大的隐患。近些年，模糊数学作为较好的综合评估方法得到高速发展。依据模糊数学而提出的可信性测度理论，解决了模糊数学中混乱和不兼容等问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题：针对现有技术的上述问题，提供一种利用模糊数学中的可信性测度进行计量回路电流测量异常评估方法及装置，刻画电流测量中的多重不确定性，以此评估电流测量异常发生的可能性。

为实现上述目的，本发明实施方式的一方面提供一种基于可信性测度的计量回路电流测量异常评估方法，包括以下步骤：

步骤一：计算被测台区N个不同用户群近一个月的平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}，将其平均值I作为该台区的理想电流幅值，并将平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}与理想电流幅值I分别相减得到电流幅值偏移特征量{x₁、x₂、x₃……x_N}；

步骤二：将被测台区不少于2年的历史月度平均电流幅值与理想电流幅值I相减得到电流幅值偏移特征值建立历史电流幅值偏移数据库，查询该台区电流幅值偏移特征量x_n(n＝1,2,3……N)在正常偏移范围内出现的偏移量总次数d_sn(n＝1,2,3……N)，并查询与之对应的没有出现台区电流异常的次数d_en(n＝1,2,3……N)，将没有出现台区电流异常的次数d_en除以总次数d_sn得到整个台区在不同电流幅值偏移特征量x_n(n＝1,2,3……N)下电流无异常的概率Y_n(n＝1,2,3……N)；

步骤三：将不同电流幅值偏移特征量x_n(n＝1,2,3……N)与对应电流无异常的概率Y_n(n＝1,2,3……N)通过最小二乘法拟合得到多项式函数Y(x)＝k₁x^p+k₂x^p-1+...+k_px+k_p+1，记为台区电流隶属度函数μ(x),根据该台区电流隶属度函数μ(x)计算得到电流幅值偏移正常量z的范围，由此计算第n个用户群的可信性测度M_cr(n)；

步骤四：通过专家投票法设定该台区电流幅值测量预警值a_p，即预警值a_p由T个专家(T大于等于5)提出该台区电流幅值测量预警a_pt(t＝1,2,3……T)求平均值得到，用平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}与预警值a_p分别计算第n个用户群动态负荷电流幅值越限严重度Sev(n)，得到电网受扰程度；

步骤五：应用可信性测度M_cr(n)和动态负荷电流幅值越限严重度Sev(n)计算得到各用户群动态负荷电流测量的异常评估结果M_risk(n)，若出现某用户群评估结果出现异常，则判断该台区计量回路电流测量处于异常状态。

进一步的，所述步骤三中通过台区电流隶属度函数μ(x)求得各用户群的可信性测度M_cr(n)公式如下所示：

其中，x_n为第n个用户群电流幅值偏移特征量，z为电流幅值偏移正常量；λ为集合{x₁、x₂、x₃……x_N}中的元素；

表示所有λ小于等于x_n时μ(λ)的上确界；/>

表示所有λ大于等于x_n时μ(λ)的下确界；M_cr(n)越接近1表示电流无异常的概率越高。

进一步的，所述步骤四中利用不同用户群的平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}与预警值a_p分别计算不同用户群的动态负荷电流幅值越限严重度Sev(n)，公式如下：

其中，i_n为第n个用户群的平均电流幅值；a_max为当前台区电流幅值测量历史结果的最高值。

进一步的，所述步骤五中第n个用户群动态负荷电流测量的异常评估结果计算公式为：

M_risk(n)＝tanh[(1-M_cr(n))*Sev(n)]

其中，M_risk(n)为第n个用户群动态负荷电流测量的异常评估结果，其取值范围为[0,1]，越接近1则该用户群电流测量异常的可能性越大；tanh表示双曲正切函数。

为实现上述目的，本发明实施方式的另一方面还提供一种基于可信性测度的计量回路电流测量异常评估装置，包括：用于收集被测台区N个不同用户群近一个月的平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}的数据收集模块，用于计算平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}的平均值I作为该台区的理想电流幅值的理想电流计算模块，用于将平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}与理想电流幅值I分别相减得到电流幅值偏移特征量{x₁、x₂、x₃……x_N}的偏移特征量计算模块，用于将被测台区不少于2年的历史月度平均电流幅值与理想电流幅值I相减得到电流幅值偏移特征值建立历史电流幅值偏移数据库，查询该台区电流幅值偏移特征量x_n(n＝1,2,3……N)在正常偏移范围内出现的偏移量总次数d_sn(n＝1,2,3……N)，并查询与之对应的没有出现台区电流异常的次数d_en(n＝1,2,3……N)，将没有出现台区电流异常的次数d_en除以总次数d_sn得到整个台区在不同电流幅值偏移特征量x_n(n＝1,2,3……N)下电流无异常的概率Y_n(n＝1,2,3……N)的无异常概率计算模块，用于将不同电流幅值偏移特征量x_n(n＝1,2,3……N)与对应电流无异常的概率Y_n(n＝1,2,3……N)通过最小二乘法拟合得到多项式函数Y(x)＝k₁x^p+k₂x^p-1+...+k_px+k_p+1，记为台区电流隶属度函数μ(x)的隶属度函数计算模块，用于根据台区电流隶属度函数μ(x)计算得到电流幅值偏移正常量z的范围，由此计算第n个用户群的可信性测度M_cr(n)的可信性测度计算模块，用于通过专家投票法设定该台区电流幅值测量预警值a_p，用平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}与预警值a_p分别计算第n个用户群动态负荷电流幅值越限严重度Sev(n)的越限严重度计算模块，用于应用可信性测度M_cr(n)和动态负荷电流幅值越限严重度Sev(n)计算得到各用户群动态负荷电流测量的异常评估结果M_risk(n)的评估检测模块。

进一步的，通过台区电流隶属度函数μ(x)求得各用户群的可信性测度M_cr(n)公式如下所示：

其中，x_n为第n个用户群电流幅值偏移特征量，z为电流幅值偏移正常量；λ为集合{x₁、x₂、x₃……x_N}的元素；

表示所有λ小于等于x_n时μ(λ)的上确界；/>

表示所有λ大于等于x_n时μ(λ)的下确界；M_cr(n)越接近1表示电流无异常的概率越高。

进一步的，利用平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}与预警值a_p分别计算第n个用户群的动态负荷电流幅值越限严重度Sev(n)，公式如下：

其中，i_n为第n个用户群的平均电流幅值；a_max为当前台区电流幅值测量历史结果的最高值。

进一步的，第n个用户群动态负荷电流测量的异常评估结果计算公式为：

M_risk(n)＝tanh[(1-M_cr(n))*Sev(n)]

其中，M_risk(n)为第n个用户群动态负荷电流测量的异常评估结果，其取值范围为[0,1]，越接近1则该用户群电流测量异常的可能性越大；tanh表示双曲正切函数。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1.运用模糊数学理论，能在复杂场景下评估出台区电流测量异常的可能性，方法灵活，限制少。

2.采用改进的可信性测度方法，能更好将电流幅值无异常概率与异常概率相结合，提供更精确的计算结果。

3.与传统的电流测量异常判断不同，本发明方法计算的是电流测量异常的可能性，考虑了不确定性，在计算方法上有非常好的鲁棒性。

附图说明

图1为本发明实现基于可信性测度的计量回路电流测量异常评估方法的流程图；

图2为电流幅值偏移特征量-无异常概率图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步的详细说明。此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明技术方案，并不限于本发明。

如图1所示，一种基于可信性测度的计量回路电流测量异常评估方法流程如下：

第一步，假设被测台区共有5(N＝5)个不同的用户群，通过平均电流幅值的数据收集模块读取被测台区的用户群编号、近一个月的电流的平均幅值数据{i₁、i₂、i₃……i₅}，如表1所示。

运用理想电流计算模块，将获得的5个用户群近一个月的电流的平均幅值数据{i₁、i₂、i₃……i₅}求平均值得到该台区的理想电流幅值I：

I＝(80.1+70.2+89.1+72.3+60.7)/5＝74.48A (1)

通过偏移特征量计算模块将不同用户群的平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i₅}与理想电流幅值I分别相减得到电流幅值偏移特征量{x₁、x₂、x₃……x₅}，如表2所示。

表1不同用户群的平均电流幅值

表2不同用户群的电流幅值偏移特征量

第二步，将被测台区近2年的历史月度平均电流幅值与理想电流幅值I相减得到电流幅值偏移特征量建立历史电流幅值偏移数据库，如表3所示。

表3历史电流幅值偏移特征数据库

当x₁＝5.62时，通过无异常概率计算模块查询历史电流幅值偏移特征数据库中在正常偏移范围[5.339,5.901]内出现的偏移量总次数为5，并查询与之对应的没有出现台区电流异常的次数为4，得到电流幅值偏移特征量x₁下电流无异常概率为80％。以此类推，查询该台区电流幅值偏移特征量x_n在正常偏移范围[0.95x_n,1.05x_n](n＝1,2,3……5)内出现的偏移量总次数d_sn(n＝1,2,3……5)，并查询与之对应的没有出现台区电流异常的次数d_en(n＝1,2,3……5)，将没有出现台区电流异常的次数d_en除以总次数d_sn得到整个台区在不同电流幅值偏移特征量x_n(n＝1,2,3……5)下电流无异常的概率Y_n(n＝1,2,3……5)；将无异常概率与电流幅值偏移特征量对应，得到图2。

第三步，通过隶属度函数计算模块将不同电流幅值偏移特征量x_n(n＝1,2,3……5)与对应电流无异常的概率Y_n(n＝1,2,3……5)通过最小二乘法拟合得到多项式函数Y(x)＝k₁x^p+k₂x^p-1+...+k_px+k_p+1得到的电流隶属度函数μ(x)为：

μ(x)＝-0.0047x²+0.0041x+0.98 (2)

根据台区电流隶属度函数μ(x)，计算得到电流无异常概率在95％以上时的电流幅值偏移特征量称为电流幅值偏移正常量z，其范围为[-2.54,2.78]。

通过台区电流隶属度函数μ(x)求得各用户群的可信性测度M_cr(n)公式如下所示：

其中，x_n为第n个用户群电流幅值偏移特征量，z为电流幅值偏移正常量，其范围为[-2.54,2.78]；λ为集合{x₁、x₂、x₃……x₅}的元素；

表示所有λ小于等于x_n时μ(λ)的上确界；/>

表示所有λ大于等于x_n时μ(λ)的下确界；M_cr(n)越接近1表示电流无异常的概率越高。

计算各用户群的可信性测度M_cr(n)，如表4所示。

表4不同用户群的可信性测度表

第四步，通过专家投票法设定预警值a_p，5(T＝5)个专家对电流幅值测量预警值a_pt(t＝1,2,3……5)投票结果如表5所示。

表5电流预警值a_prof投票结果

计算平均值可得整个台区电流幅值测量预警值a_p为：

(70+75*2+80*2)/5＝76A (4)

利用不同用户群的平均电流幅值{i₁、i₂、i……i₅}与预警值a_p分别计算不同用户群的动态负荷电流幅值越限严重度Sev(n)，公式如下：

其中，i_n为第n个用户群的平均电流幅值；a_max为当前台区电流幅值测量历史结果的最高值87A。

得到5个用户群动态负荷电流幅值越限严重度Sev(n)，如表6所示。

表6不同用户群的动态负荷电流幅值越限严重度

第五步，应用可信性测度M_cr(n)和动态负荷电流幅值越限严重度Sev(n)计算得到各用户群动态负荷电流测量的异常评估结果M_risk(n)，公式如下：

M_risk(n)＝tanh[(1-M_cr(n))*Sev(n)] (6)

其中，M_risk(n)为第n个用户群动态负荷电流测量的异常评估结果，其取值范围为[0,1]，越接近1则该用户群电流测量异常的可能性越大；tanh表示双曲正切函数。

得到该台区5个用户群电流异常评估结果，如表7所示。

表7不同用户群的电流异常评估结果

将电流发生异常的可能性分划为G个等级(G大于等于5)，并设立每个指标在相应的评语集下的评判标准。通过调查问卷或者邀请多名专家将不同的M_risk数值范围与G个等级进行对应，得到计量回路电流测量异常评估体系，具体标准举例如表8所示。

表8评判标准

最后结合表8评判标准可得各用户群的电流异常评估等级，如表9所示。

表9不同用户群的电流异常评估等级

由此可以看出该台区下的用户群3处于电流测量异常状态，故判断整个台区计量回路电流测量异常。

本发明实施方式的另一方面还提供一种基于可信性测度的计量回路电流测量异常评估装置，包括：用于收集被测台区N个不同用户群近一个月的平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}的数据收集模块，用于计算平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}的平均值I作为该台区的理想电流幅值的理想电流计算模块，用于将平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}与理想电流幅值I分别相减得到电流幅值偏移特征量{x₁、x₂、x₃……x_N}的偏移特征量计算模块，用于将被测台区不少于2年的历史月度平均电流幅值与理想电流幅值I相减得到电流幅值偏移特征值建立历史电流幅值偏移数据库，查询该台区电流幅值偏移特征量x_n(n＝1,2,3……N)在正常偏移范围内出现的偏移量总次数d_sn(n＝1,2,3……N)，并查询与之对应的没有出现台区电流异常的次数d_en(n＝1,2,3……N)，将没有出现台区电流异常的次数d_en除以总次数d_sn得到整个台区在不同电流幅值偏移特征量x_n(n＝1,2,3……N)下电流无异常的概率Y_n(n＝1,2,3……N)的无异常概率计算模块，用于将不同电流幅值偏移特征量x_n(n＝1,2,3……N)与对应电流无异常的概率Y_n(n＝1,2,3……N)通过最小二乘法拟合得到多项式函数Y(x)＝k₁x^p+k₂x^p-1+...+k_px+k_p+1，记为台区电流隶属度函数μ(x)的隶属度函数计算模块，用于根据台区电流隶属度函数μ(x)计算得到电流幅值偏移正常量z的范围，由此计算第n个用户群的可信性测度M_cr(n)的可信性测度计算模块，用于通过专家投票法设定该台区电流幅值测量预警值a_p，用平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}与预警值a_p分别计算第n个用户群动态负荷电流幅值越限严重度Sev(n)的越限严重度计算模块，用于应用可信性测度M_cr(n)和动态负荷电流幅值越限严重度Sev(n)计算得到各用户群动态负荷电流测量的异常评估结果M_risk(n)的评估检测模块。

进一步的，通过台区电流隶属度函数μ(x)求得各用户群的可信性测度M_cr(n)公式如下所示：

其中，x_n为第n个用户群电流幅值偏移特征量，z为电流幅值偏移正常量；λ为集合{x₁、x₂、x₃……x_N}的元素；

表示所有λ小于等于x_n时μ(λ)的上确界；/>

表示所有λ大于等于x_n时μ(λ)的下确界；M_cr(n)越接近1表示电流无异常的概率越高。

进一步的，利用平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}与预警值a_p分别计算第n个用户群的动态负荷电流幅值越限严重度Sev(n)，公式如下：

其中，i_n为第n个用户群的平均电流幅值；a_max为当前台区电流幅值测量历史结果的最高值。

进一步的，第n个用户群动态负荷电流测量的异常评估结果计算公式为：

M_risk(n)＝tanh[(1-M_cr(n))*Sev(n)]

其中，M_risk(n)为第n个用户群动态负荷电流测量的异常评估结果，其取值范围为[0,1]，越接近1则该用户群电流测量异常的可能性越大；tanh表示双曲正切函数。

以上所述仅表达了本发明的优选实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形、改进及替代，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (2)

1.基于可信性测度的计量回路电流测量异常评估方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：计算被测台区N个不同用户群近一个月的平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}，将其平均值I作为该台区的理想电流幅值，并将平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}与理想电流幅值I分别相减得到电流幅值偏移特征量{x₁、x₂、x₃……x_N}；

步骤二：将被测台区不少于2年的历史月度平均电流幅值与理想电流幅值I相减得到电流幅值偏移特征值建立历史电流幅值偏移数据库，查询该台区电流幅值偏移特征量x_n(n＝1,2,3……N)在正常偏移范围内出现的偏移量总次数d_sn(n＝1,2,3……N)，并查询与之对应的没有出现台区电流异常的次数d_en(n＝1,2,3……N)，将没有出现台区电流异常的次数d_en除以总次数d_sn得到整个台区在不同电流幅值偏移特征量x_n(n＝1,2,3……N)下电流无异常的概率Y_n(n＝1,2,3……N)；

步骤三：将不同电流幅值偏移特征量x_n(n＝1,2,3……N)与对应电流无异常的概率Y_n(n＝1,2,3……N)通过最小二乘法拟合得到多项式函数Y(x)＝k₁x^p+k₂x^p-1+...+k_px+k_p+1，记为台区电流隶属度函数μ(x),根据该台区电流隶属度函数μ(x)计算得到电流幅值偏移正常量z的范围，由此计算第n个用户群的可信性测度M_cr(n)；

步骤四：通过专家投票法设定该台区电流幅值测量预警值a_p，用平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}与预警值a_p分别计算第n个用户群动态负荷电流幅值越限严重度Sev(n)，得到电网受扰程度；

步骤五：应用可信性测度M_cr(n)和动态负荷电流幅值越限严重度Sev(n)计算得到各用户群动态负荷电流测量的异常评估结果M_risk(n)，若出现某用户群评估结果出现异常，则判断该台区计量回路电流测量处于异常状态；

所述步骤三中通过台区电流隶属度函数μ(x)求得各用户群的可信性测度M_cr(n)公式如下所示：

其中，x_n为第n个用户群电流幅值偏移特征量，z为电流幅值偏移正常量；λ为集合{x₁、x₂、x₃……x_N}中的元素；

表示所有λ小于等于x_n时μ(λ)的上确界；/>

表示所有λ大于等于x_n时μ(λ)的下确界；M_cr(n)越接近1表示电流无异常的概率越高；

所述步骤四中利用不同用户群的平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}与预警值a_p分别计算不同用户群的动态负荷电流幅值越限严重度Sev(n)，公式如下：

其中，i_n为第n个用户群的平均电流幅值；a_max为当前台区电流幅值测量历史结果的最高值；

所述步骤五中第n个用户群动态负荷电流测量的异常评估结果计算公式为：

M_risk(n)＝tanh[(1-M_cr(n))*Sev(n)]

其中，M_risk(n)为第n个用户群动态负荷电流测量的异常评估结果，其取值范围为[0,1]，越接近1则该用户群电流测量异常的可能性越大；tanh表示双曲正切函数。

2.基于可信性测度的计量回路电流测量异常评估装置，其特征在于：包括：用于收集被测台区N个不同用户群近一个月的平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}的数据收集模块，用于计算平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}的平均值I作为该台区的理想电流幅值的理想电流计算模块，用于将平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}与理想电流幅值I分别相减得到电流幅值偏移特征量{x₁、x₂、x₃……x_N}的偏移特征量计算模块，用于将被测台区不少于2年的历史月度平均电流幅值与理想电流幅值I相减得到电流幅值偏移特征值建立历史电流幅值偏移数据库，查询该台区电流幅值偏移特征量x_n(n＝1,2,3……N)在正常偏移范围内出现的偏移量总次数d_sn(n＝1,2,3……N)，并查询与之对应的没有出现台区电流异常的次数d_en(n＝1,2,3……N)，将没有出现台区电流异常的次数d_en除以总次数d_sn得到整个台区在不同电流幅值偏移特征量x_n(n＝1,2,3……N)下电流无异常的概率Y_n(n＝1,2,3……N)的无异常概率计算模块，用于将不同电流幅值偏移特征量x_n(n＝1,2,3……N)与对应电流无异常的概率Y_n(n＝1,2,3……N)通过最小二乘法拟合得到多项式函数Y(x)＝k₁x^p+k₂x^p-1+...+k_px+k_p+1，记为台区电流隶属度函数μ(x)的隶属度函数计算模块，用于根据台区电流隶属度函数μ(x)计算得到电流幅值偏移正常量z的范围，由此计算第n个用户群的可信性测度M_cr(n)的可信性测度计算模块，用于通过专家投票法设定该台区电流幅值测量预警值a_p，用平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}与预警值a_p分别计算第n个用户群动态负荷电流幅值越限严重度Sev(n)的越限严重度计算模块，用于应用可信性测度M_cr(n)和动态负荷电流幅值越限严重度Sev(n)计算得到各用户群动态负荷电流测量的异常评估结果M_risk(n)的评估检测模块；

通过台区电流隶属度函数μ(x)求得各用户群的可信性测度M_cr(n)公式如下所示：

其中，x_n为第n个用户群电流幅值偏移特征量，z为电流幅值偏移正常量；λ为集合{x₁、x₂、x₃……x_N}的元素；

表示所有λ小于等于x_n时μ(λ)的上确界；/>

表示所有λ大于等于x_n时μ(λ)的下确界；M_cr(n)越接近1表示电流无异常的概率越高；

利用平均电流幅值{i₁、i₂、i₃……i_N}与预警值a_p分别计算第n个用户群的动态负荷电流幅值越限严重度Sev(n)，公式如下：

其中，i_n为第n个用户群的平均电流幅值；a_max为当前台区电流幅值测量历史结果的最高值；

第n个用户群动态负荷电流测量的异常评估结果计算公式为：

M_risk(n)＝tanh[(1-M_cr(n))*Sev(n)]

其中，M_risk(n)为第n个用户群动态负荷电流测量的异常评估结果，其取值范围为[0,1]，越接近1则该用户群电流测量异常的可能性越大；tanh表示双曲正切函数。

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