CN111798107A - 一种应用ai智能诊断分析的新型反窃电系统及方法 - Google Patents

一种应用ai智能诊断分析的新型反窃电系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统，包括数据传入模块、历史数据库模块和决策树模块；所述数据传入模块和历史数据库模块均与决策树模块连接，数据传入模块用于监测接收低压户数据，并将数据传递给决策树模块，决策树模块接收低压户数据和历史数据后，决策预判用户是否存在窃电情况；所述决策树模块与窃电判断模块连接，决策树模块将预测结果发送给窃电判断模块，预测结果为存在窃电情况时，窃电判断模块通过预警模块进行窃电报警，预测结果不存在窃电情况，窃电判断模块结束输出。本发明对窃电情况的预判，显著提高窃电判定的效率和准确度。

Description

一种应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统及方法
技术领域
本发明涉及窃电预判技术领域，具体是一种应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统及方法。
背景技术
窃电时指非法占用电能，以不交或者少交电费为目的，采用非法手段不计量或者少计量用电的行为。
随着科学技术的不断发展，电力资源作为当前社会发展最重要的能源形式，通过不断运用高新技术，提高电网运行的可靠性，是电力工作的不变目标。智能电表作为当前电网智能化中的一个重要基础技术，有助于实现更为有效的电力资源管理工作，已经被广泛运用到社会发展的各个层面上。智能电能表的使用，能够准确计算出用户的用电量，同时能够将电力企业信息进行透明化，给予广大电力客户一定的知情权，但是其计量可靠性直接关系到电网能否正常运行。然而针对智能电能表的窃电事件却屡屡发生，窃电技术的不断升级，严重损坏了智能电能表作为法定计量依据的准确性和可靠性。
因此，针对以上现状，迫切需要开发一种应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统及方法，以克服当前实际应用中的不足。
发明内容
本发明的目的在于提供一种应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统，包括数据传入模块、历史数据库模块和决策树模块；所述数据传入模块和历史数据库模块均与决策树模块连接，数据传入模块用于监测接收低压户数据，并将数据传递给决策树模块，决策树模块接收低压户数据和历史数据后，决策预判用户是否存在窃电情况；所述决策树模块与窃电判断模块连接，决策树模块将预测结果发送给窃电判断模块，预测结果为存在窃电情况时，窃电判断模块通过预警模块进行窃电报警，预测结果不存在窃电情况，窃电判断模块结束输出。
作为本发明进一步的方案：所述低压户数据包括用户的单向电流、电压以及三相电流电压。
作为本发明进一步的方案：所述预警模块与历史数据库模块连接，预警模块进行窃电报警后，将窃电数据发送至历史数据库模块进行存储。
作为本发明进一步的方案：所述历史数据库模块包括用户线损记录单元、电压实时记录单元、电流实时记录单元和异常数据记录单元，用于分别记录存储用户用电的各项数据。
作为本发明进一步的方案：还包括有用户识别模块和数据存储模块，用户识别模块与数据传入模块连接，历史数据库模块与数据存储模块连接，所述用户识别模块包括有用户名称记录单元和用户地址记录单元。
作为本发明进一步的方案：所述窃电判断模块和预警模块之间还设置有现场判断模块。
作为本发明进一步的方案：窃电判断模块的“Y”端与现场判断模块连接，现场判断模块的“Y”端与预警模块连接，现场判断模块的“N”端与历史数据库模块连接，窃电判断模块预判为窃电时，通过现场判断模块对用户进行现场核查、取证和反馈，反馈结果为存在窃电情况时，预警模块发出警报，反馈结果为不存在窃电情况时，将该数据传递给历史数据库模块进行存储。
一种应用AI智能诊断分析的新型反窃电方法，包括如下步骤：
S1、决策树模块根据历史数据库模块给定的历史数据，构造决策树；
S2、将数据传入模块采集得到的低压户数据导入决策树模块，通过决策树模块进行窃电预判；
S3、决策树模块将预测结果发送给窃电判断模块，预测结果为存在窃电情况时，窃电判断模块通过预警模块进行窃电报警，预测结果不存在窃电情况，窃电判断模块结束输出；
S4、预警模块进行窃电报警后，将窃电数据发送至历史数据库模块进行存储，完善并扩大历史数据库模块。
作为本发明进一步的方案：步骤S1包括以下步骤：
S11、根据历史数据，计算历史数据熵值，记为E0；
S12、选取特征事件X1为同期用电量、X2为同期电压值、X3为同期电流值、 X4为线损趋势、X5为欠费数额，并计算各特征事件的熵值，分别记为E1、E2、E3、 E4和E5；
S13、计算各特征事件的信息增益：
A1＝E1-E0
A2＝E2-E0
A3＝E3-E0
A4＝E4-E0
A5＝E5-E0
作为本发明进一步的方案：特征事件Xi的熵值计算公式为：
Figure BDA0002546382310000031
其中，Pi为特征事件Xi的发生概率。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过数据输入模块采集低压户数据，并将低压户数据和历史样本数据输入决策树模块中，决策预判用户是否存在窃电情况，决策树模块将预测结果发送给窃电判断模块，预测结果为存在窃电情况时，窃电判断模块通过预警模块进行窃电报警，完成对窃电情况的预判，显著提高窃电判定的效率和准确度。
附图说明
图1为应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统实施例1的结构框图。
图2为应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统中历史数据库模块的结构示意图。
图3为应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统中实施例2的结构框图。
图4为应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统中实施例3的结构框图。
图中：1-数据输入模块、2-历史数据库模块、201-用户线损记录单元、202- 电压实时记录单元、203-电流实时记录单元、204-异常数据记录单元、3-决策树模块、4-窃电判断模块、5-预警模块、6-用户识别模块、7-数据存储模块、8- 现场判断模块。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
下面详细描述本专利的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利，而不能理解为对本专利的限制。
实施例1
请参阅图1-2，本发明实施例中，一种应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统，包括数据传入模块1、历史数据库模块2和决策树模块3；所述数据传入模块1和历史数据库模块2均与决策树模块3连接，数据传入模块1用于监测接收低压户数据，并将数据传递给决策树模块3，决策树模块3接收低压户数据和历史数据后，决策预判用户是否存在窃电情况；所述决策树模块3与窃电判断模块4连接，决策树模块3将预测结果发送给窃电判断模块4，预测结果为存在窃电情况时，窃电判断模块4通过预警模块5进行窃电报警，预测结果不存在窃电情况，窃电判断模块4结束输出；
具体的，本实施例中，所述低压户数据包括用户的单向电流、电压以及三相电流电压；
所述预警模块5与历史数据库模块2连接，预警模块5进行窃电报警后，将窃电数据发送至历史数据库模块2进行存储，完善并扩大历史数据库模块2；
所述历史数据库模块2包括用户线损记录单元201、电压实时记录单元202、电流实时记录单元203和异常数据记录单元204，用于分别记录存储用户用电的各项数据。
实施例2
请参阅图1-2，本发明实施例中，一种应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统，包括数据传入模块1、历史数据库模块2和决策树模块3；所述数据传入模块1和历史数据库模块2均与决策树模块3连接，数据传入模块1用于监测接收低压户数据，并将数据传递给决策树模块3，决策树模块3接收低压户数据和历史数据后，决策预判用户是否存在窃电情况；所述决策树模块3与窃电判断模块4连接，决策树模块3将预测结果发送给窃电判断模块4，预测结果为存在窃电情况时，窃电判断模块4通过预警模块5进行窃电报警，预测结果不存在窃电情况，窃电判断模块4结束输出；
具体的，本实施例中，所述低压户数据包括用户的单向电流、电压以及三相电流电压；
所述预警模块5与历史数据库模块2连接，预警模块5进行窃电报警后，将窃电数据发送至历史数据库模块2进行存储，完善并扩大历史数据库模块2；
所述历史数据库模块2包括用户线损记录单元201、电压实时记录单元202、电流实时记录单元203和异常数据记录单元204，用于分别记录存储用户用电的各项数据。
请参阅图3，本实施例与实施例1的不同之处在于：
还包括有用户识别模块6和数据存储模块7，用户识别模块6与数据传入模块1连接，历史数据库模块2与数据存储模块7连接，所述用户识别模块6包括有用户名称记录单元和用户地址记录单元，用于对用户的位置信息进行详细准确的记录，从而方便工作人员快速找到窃电用户。
实施例3
请参阅图1-2，本发明实施例中，一种应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统，包括数据传入模块1、历史数据库模块2和决策树模块3；所述数据传入模块1和历史数据库模块2均与决策树模块3连接，数据传入模块1用于监测接收低压户数据，并将数据传递给决策树模块3，决策树模块3接收低压户数据和历史数据后，决策预判用户是否存在窃电情况；所述决策树模块3与窃电判断模块4连接，决策树模块3将预测结果发送给窃电判断模块4，预测结果为存在窃电情况时，窃电判断模块4通过预警模块5进行窃电报警，预测结果不存在窃电情况，窃电判断模块4结束输出；
具体的，本实施例中，所述低压户数据包括用户的单向电流、电压以及三相电流电压；
所述预警模块5与历史数据库模块2连接，预警模块5进行窃电报警后，将窃电数据发送至历史数据库模块2进行存储，完善并扩大历史数据库模块2；
所述历史数据库模块2包括用户线损记录单元201、电压实时记录单元202、电流实时记录单元203和异常数据记录单元204，用于分别记录存储用户用电的各项数据。
请参阅图3，实施例2与实施例1的不同之处在于：
还包括有用户识别模块6和数据存储模块7，用户识别模块6与数据传入模块1连接，历史数据库模块2与数据存储模块7连接，所述用户识别模块6包括有用户名称记录单元和用户地址记录单元，用于对用户的位置信息进行详细准确的记录，从而方便工作人员快速找到窃电用户。
请参阅图4，本实施例与实施例1-2的不同之处在于：
所述窃电判断模块4和预警模块5之间还设置有现场判断模块8，窃电判断模块4的“Y”端与现场判断模块8连接，现场判断模块8的“Y”端与预警模块 5连接，现场判断模块8的“N”端与历史数据库模块2连接，窃电判断模块4 预判为窃电时，通过现场判断模块8对用户进行现场核查、取证和反馈，反馈结果为存在窃电情况时，预警模块5发出警报，反馈结果为不存在窃电情况时，将该数据传递给历史数据库模块2进行存储。
实施例4
请参阅图1-2，本发明实施例中，一种应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统，包括数据传入模块1、历史数据库模块2和决策树模块3；所述数据传入模块1和历史数据库模块2均与决策树模块3连接，数据传入模块1用于监测接收低压户数据，并将数据传递给决策树模块3，决策树模块3接收低压户数据和历史数据后，决策预判用户是否存在窃电情况；所述决策树模块3与窃电判断模块4连接，决策树模块3将预测结果发送给窃电判断模块4，预测结果为存在窃电情况时，窃电判断模块4通过预警模块5进行窃电报警，预测结果不存在窃电情况，窃电判断模块4结束输出；
具体的，本实施例中，所述低压户数据包括用户的单向电流、电压以及三相电流电压；
所述预警模块5与历史数据库模块2连接，预警模块5进行窃电报警后，将窃电数据发送至历史数据库模块2进行存储，完善并扩大历史数据库模块2；
所述历史数据库模块2包括用户线损记录单元201、电压实时记录单元202、电流实时记录单元203和异常数据记录单元204，用于分别记录存储用户用电的各项数据。
请参阅图3，实施例2与实施例1的不同之处在于：
还包括有用户识别模块6和数据存储模块7，用户识别模块6与数据传入模块1连接，历史数据库模块2与数据存储模块7连接，所述用户识别模块6包括有用户名称记录单元和用户地址记录单元，用于对用户的位置信息进行详细准确的记录，从而方便工作人员快速找到窃电用户。
请参阅图4，本实施例与实施例1-2的不同之处在于：
所述窃电判断模块4和预警模块5之间还设置有现场判断模块8，窃电判断模块4的“Y”端与现场判断模块8连接，现场判断模块8的“Y”端与预警模块 5连接，现场判断模块8的“N”端与历史数据库模块2连接，窃电判断模块4 预判为窃电时，通过现场判断模块8对用户进行现场核查、取证和反馈，反馈结果为存在窃电情况时，预警模块5发出警报，反馈结果为不存在窃电情况时，将该数据传递给历史数据库模块2进行存储。
一种应用AI智能诊断分析的新型反窃电方法，包括如下步骤：
S1、决策树模块3根据历史数据库2模块给定的历史数据，构造决策树；
S2、将数据传入模块1采集得到的低压户数据导入决策树模块3，通过决策树模块3进行窃电预判；
S3、决策树模块3将预测结果发送给窃电判断模块4，预测结果为存在窃电情况时，窃电判断模块4通过预警模块5进行窃电报警，预测结果不存在窃电情况，窃电判断模块4结束输出；
S4、预警模块5进行窃电报警后，将窃电数据发送至历史数据库模块2进行存储，完善并扩大历史数据库模块2；
具体的，本实施例步骤S1包括以下步骤：
S11、根据历史数据，计算历史数据熵值，记为E0；
S12、选取特征事件X1为同期用电量、X2为同期电压值、X3为同期电流值、 X4为线损趋势、X5为欠费数额，并计算各特征事件的熵值，分别记为E1、E2、E3、 E4和E5；
S13、计算各特征事件的信息增益：
A1＝E1-E0
A2＝E2-E0
A3＝E3-E0
A4＝E4-E0
A5＝E5-E0
S14、对比各信息增益的大小，将信息增益最大的特征事件作为决策树的根节点，其余信息增益对应的特征事件按从大到小依次作为决策树的非叶子节点，完成决策树的构建；
具体的，本实施例中，特征事件Xi的熵值计算公式为：
Figure BDA0002546382310000081
其中，Pi为特征事件Xi的发生概率。
以上的仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。

Claims (10)

1.一种应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统，其特征在于，包括数据传入模块(1)、历史数据库模块(2)和决策树模块(3)；所述数据传入模块(1)和历史数据库模块(2)均与决策树模块(3)连接，数据传入模块(1)用于监测接收低压户数据，并将数据传递给决策树模块(3)，决策树模块(3)接收低压户数据和历史数据后，决策预判用户是否存在窃电情况；所述决策树模块(3)与窃电判断模块(4)连接，决策树模块(3)将预测结果发送给窃电判断模块(4)，预测结果为存在窃电情况时，窃电判断模块(4)通过预警模块(5)进行窃电报警，预测结果不存在窃电情况，窃电判断模块(4)结束输出。
2.根据权利要求1所述的应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统，其特征在于，所述低压户数据包括用户的单向电流、电压以及三相电流电压。
3.根据权利要求2所述的应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统，其特征在于，所述预警模块(5)与历史数据库模块(2)连接，预警模块(5)进行窃电报警后，将窃电数据发送至历史数据库模块(2)进行存储。
4.根据权利要求3所述的应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统，其特征在于，所述历史数据库模块(2)包括用户线损记录单元(201)、电压实时记录单元(202)、电流实时记录单元(203)和异常数据记录单元(204)，用于分别记录存储用户用电的各项数据。
5.根据权利要求4所述的应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统，其特征在于，还包括有用户识别模块(6)和数据存储模块(7)，用户识别模块(6)与数据传入模块(1)连接，历史数据库模块(2)与数据存储模块(7)连接，所述用户识别模块(6)包括有用户名称记录单元和用户地址记录单元。
6.根据权利要求5所述的应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统，其特征在于，所述窃电判断模块(4)和预警模块(5)之间还设置有现场判断模块(8)。
7.根据权利要求6所述的应用AI智能诊断分析的新型反窃电系统，其特征在于，窃电判断模块(4)的“Y”端与现场判断模块(8)连接，现场判断模块(8)的“Y”端与预警模块(5)连接，现场判断模块(8)的“N”端与历史数据库模块(2)连接，窃电判断模块(4)预判为窃电时，通过现场判断模块(8)对用户进行现场核查、取证和反馈，反馈结果为存在窃电情况时，预警模块(5)发出警报，反馈结果为不存在窃电情况时，将该数据传递给历史数据库模块(2)进行存储。
8.如权利要求1-7任一所述的应用AI智能诊断分析的新型反窃电方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、决策树模块(3)根据历史数据库(2)模块给定的历史数据，构造决策树；
S2、将数据传入模块(1)采集得到的低压户数据导入决策树模块(3)，通过决策树模块(3)进行窃电预判；
S3、决策树模块(3)将预测结果发送给窃电判断模块(4)，预测结果为存在窃电情况时，窃电判断模块(4)通过预警模块(5)进行窃电报警，预测结果不存在窃电情况，窃电判断模块(4)结束输出；
S4、预警模块(5)进行窃电报警后，将窃电数据发送至历史数据库模块(2)进行存储，完善并扩大历史数据库模块(2)。
9.根据权利要求8所述的应用AI智能诊断分析的新型反窃电方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
S11、根据历史数据，计算历史数据熵值，记为E0；
S12、选取特征事件X1为同期用电量、X2为同期电压值、X3为同期电流值、X4为线损趋势、X5为欠费数额，并计算各特征事件的熵值，分别记为E1、E2、E3、E4和E5；
S13、计算各特征事件的信息增益：
A1＝E1-E0
A2＝E2-E0
A3＝E3-E0
A4＝E4-E0
A5＝E5-E0
S14、对比各信息增益的大小，将信息增益最大的特征事件作为决策树的根节点，其余信息增益对应的特征事件按从大到小依次作为决策树的非叶子节点，完成决策树的构建。
10.根据权利要求9所述的应用AI智能诊断分析的新型反窃电方法，其特征在于，特征事件Xi的熵值计算公式为：
Figure FDA0002546382300000031
其中，Pi为特征事件Xi的发生概率。
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CN117131448B (zh) * 2023-08-25 2024-04-16 国网河南省电力公司渑池县供电公司 基于大数据的窃电用户智能识别系统及方法

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