CN111861121A - 基于用户电量波动与线损波动分析的异常用电判定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开基于用户电量波动与线损波动分析的异常用电判定方法，通过用户电量异常电量波动与线损异常波动的相关性进行对比分析，其具体分析包括如下步骤：a1、样本选取；a2、K值计算；a3、绘制异常用户日电量曲线；a4、异常用户与线损波动相关性分析；a5、实地核查。本发明提升了异常用电用户的判定精准度，从而提高锁定异常用电用户效率。
Description
技术领域
本发明涉及用户异常用电分析技术领域，具体是基于用户电量波动与线损波动分析的异常用电判定方法。
背景技术
随着社会经济实力不断增强，电力规划建设规模不断扩大，电力作为清洁能源更是深入到人们日常生活与工作当中，而随着电力规划建设步伐不断加快，用户用电量的需求不断增强，用户用电行为异常问题也成为了困扰电力正常供应的突出问题，隐蔽的用户用电行为异常问题层出不穷，现阶段针对各种户用电行为异常实施的措施也难以面面俱到，从大量用户数据中精准锁定异常用电用户。用户异常用电行为不仅给供电企业带来巨大的经济损失，还给正常供电带来安全隐患。因此，需要从多维度分析异常用电特征，不断创新用户异常用电分析方法，提升异常用电用户判定的精准度，从而创造良好的用电环境。
发明内容
本发明提供基于用户电量波动与线损波动分析的异常用电判定方法，能够有效的解决上述背景中存在的技术问题。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
基于用户电量波动与线损波动分析的异常用电判定方法，通过用户电量异常电量波动与线损异常波动的相关性进行对比分析，其具体分析包括如下步骤：
a1、样本选取：选取单元线路或台区线损率波动异常数据，即单元的线损率波动幅度偏离正常线损率区间“x±3σ”内时，其中X为正常线损率的平均值，σ为单元的线损率波动幅度的标准差值；选取这些单元线路或台区做为分析样本，通过捕捉样本日线损率的异常拐点，该拐点的上下波动的幅值是超过3％，同时，获取拐点下所有用户电量明细数据；
a2、K值计算：K值采用的公式为：K＝ΔQ/ΔT*100％，其中，ΔQ和ΔT的计算，1)计算拐点用户变化日电量ΔQ，ΔQ为拐点处后一天用户电量数据与当日用户电量数据之间的差值；2)计算拐点单元损耗变化日电量ΔT，ΔT为选取拐点处后一天单元日损耗电量与当日损耗电量之间的差值；
a3、绘制异常用户日电量曲线：通过步骤a2计算得出所有用户的K值，锁定K值最大的一个或者多个用户，获取K值最大的一个或者多个用户拐点前后日电量明细，并绘制成日电量曲线图；
a4、异常用户与线损波动相关性分析：将步骤a3中绘制的日电量曲线图中的曲线与对应台区或单元线路的线损率曲线进行对比，并分析两者之间是否存在曲线耦合或曲线背驰规律，从而锁定异常用电用户；
a5、实地核查：根据步骤a4中的对比分析结果，组织人员进行实地勘察检验。
优选的，对比用户日电量波动与单元线路或台区线损异常波动之间的相关性；步骤a4中，曲线耦合规律：通过分析用户用电量异常波动与线损率异常波动是否正相关，即用电量大、线损率大，则为连续性异常用电。
优选的，对比用户日电量波动与单元线路或台区线损异常波动之间的相关性；步骤a4中，曲线背驰规律：通过分析用户用电量异常波动与线损率异常波动是否负相关，即用电量小、线损率大，则为间歇性异常用电。
本发明的有益效果在于：
本发明的方法能够基于电量波动与损耗电量波动相关性研究，提升了异常用电用户的判定精准度，从而提高锁定异常用电用户效率。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
图1：本发明实施例一某一单元线路或台区的线损率曲线图。
图2：本发明实施例一拐点下所有用户K值计算的表格。
图3：本发明实施例一用户1的某段时间日电量曲线。
图4：本发明实施例一用户1的曲线耦合判断图。
图5：本发明实施例一用户2的曲线耦合判断图。
图6：本发明实施例二某一单元线路或台区的线损率曲线图。
图7：本发明实施例一拐点下所有用户K值计算的表格。
图8：本发明实施例二用户1的曲线背驰判断图。
图9：本发明实施例二用户2的曲线背驰判断图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施：
实施例一，曲线耦合的判断情况：
如图1～图5所示，本实施例提供基于用户电量波动与线损波动分析的异常用电判定方法，通过用户电量异常电量波动与线损异常波动的相关性进行对比分析，其具体分析包括如下步骤：
a1、样本选取：选取单元线路或台区线损率波动异常数据，即单元的线损率波动幅度偏离正常线损率区间“x±3σ”内时，其中X为正常线损率的平均值，σ为单元的线损率波动幅度的标准差值；选取这些单元线路或台区做为分析样本，通过捕捉样本日线损率的异常拐点，该拐点的上下波动的幅值是超过3％，同时，获取拐点下所有用户电量明细数据；图1是某一单元线路或台区线损率的曲线走势图，其中拐点选取如图1所示，图1中使用圆圈标识的则是通过捕捉单元线路或台区日线损率波动异常的两个拐点。
因此，可以获取图1中标注出来拐点下所有用户电量明细数据，如图2所示。
a2、K值计算：K值采用的公式为：K＝ΔQ/ΔT*100％，其中，ΔQ和ΔT的计算，1)计算拐点用户变化日电量ΔQ，ΔQ为拐点处后一天用户电量数据与当日用户电量数据之间的差值；2)计算拐点单元损耗变化日电量ΔT，ΔT为选取拐点处后一天单元日损耗电量与当日损耗电量之间的差值，如图2所示的表格，计算出用户1到用户9的ΔQ以及ΔT，从而可以计算用户1到用户9的K值。
a3、绘制异常用户日电量曲线：通过步骤a2计算得出所有用户的K值，锁定K值最大的一个或者两个用户，获取K值最大的一个或者两个用户拐点前后日电量明细，并绘制成日电量曲线图；锁定K值最大的用户，在图2中，是用户1的K1以及用户2的K2值较大，在获取用户1以及用户2拐点前后日电量明细后，绘制成如图3所示的用户1的日电量曲线图。
a4、异常用户与线损波动相关性分析：将步骤a3中用户1和用户2的日电量曲线图中的曲线均与图1中对应台区或单元线路的线损率曲线进行对比，并分析两者之间是否存在曲线耦合规律，从而锁定异常用电用户，具体曲线耦合规律的判断标准是：通过分析用户用电量异常波动与线损率异常波动是否正相关，若用电量大、线损率大，即为连续性异常用电。用户1以及用户2的情况分析如下：
(1)如图4所示，是用户1的日电量曲线与图1中对应台区或单元线路的线损率曲线的结合，从图4中可以看出，通过分析用户1的日电量异常波动与线损率异常波动相关性高，存在曲线耦合规律，即用户1的用电量大、线损率大，即可判断用户1为连续性异常用电。
(2)通过步骤a3，可以将用户2的拐点前后日电量明细绘制成曲线并与图1中对应台区或单元线路的线损率曲线进行结合，从而形成图5，从图5中可以看出，用户2的用电量异常波动与线损率异常波动相关性低，可判断用户2不为连续性异常用电。
实施例二，曲线背驰的判断情况：
如图6～图9所示，本实施例提供基于用户电量波动与线损波动分析的异常用电判定方法，通过用户电量异常电量波动与线损异常波动的相关性进行对比分析，其具体分析包括如下步骤：
a1、样本选取：选取单元线路或台区线损率波动异常数据，即单元的线损率波动幅度偏离正常线损率区间“x±3σ”内时，其中X为正常线损率的平均值，σ为单元的线损率波动幅度的标准差值；选取这些单元线路或台区做为分析样本，通过捕捉样本日线损率的异常拐点，该拐点的上下波动的幅值是超过3％，同时，获取拐点下所有用户电量明细数据；图6是另一单元线路或台区线损率的曲线走势图，其中拐点选取如图6所示。
因此，获取图6中拐点下所有用户电量明细数据，并分别计算所有用户的K值，如图7所示。
a2、K值计算：K值采用的公式为：K＝ΔQ/ΔT*100％，其中，ΔQ和ΔT的计算，1)计算拐点用户变化日电量ΔQ，ΔQ为拐点处后一天用户电量数据与当日用户电量数据之间的差值；2)计算拐点单元损耗变化日电量ΔT，ΔT为选取拐点处后一天单元日损耗电量与当日损耗电量之间的差值，如图2所示的表格，计算出用户1到用户12的ΔQ以及ΔT，从而可以计算用户1到用户12的K值，如图7所示的表格。
a3、绘制异常用户日电量曲线：通过步骤a2计算得出所有用户的K值，锁定K值最大的用户，在图7中，是用户1的K1以及用户2的K2值较大，在获取用户1以及用户2拐点前后日电量明细后，可以分别绘制用户1与用户2的日电量曲线图。
a4、异常用户与线损波动相关性的分析：将步骤a3中用户1和用户2的日电量曲线图中的曲线均与图6中对应台区或单元线路的线损率曲线进行对比，并分析两者之间是否存在曲线背驰规律，从而锁定异常用电用户，具体曲线背驰规律的判断标准是：通过分析用户用电量异常波动与线损率异常波动是否负相关，即用电量小、线损率大，则为间歇性异常用电。用户1以及用户2的情况分析如下：
(1)如图8所示，是用户1的日电量曲线与图6中对应台区或单元线路的线损率曲线的结合，从图8中可以看出，通过分析用户1的日电量异常波动与线损率异常波动相关性高，存在曲线背驰规律，即用户1的用电量小、线损率大，即可判断用户1为间歇性异常用电。
(2)通过步骤a3，可以将用户2的拐点前后日电量明细绘制成曲线并与图1中对应台区或单元线路的线损率曲线进行结合，从而形成图9，从图9中可以看出，用户2的用电量异常波动与线损率异常波动相关性低，可判断用户2不为间歇性异常用电。
a5、实地核查：根据步骤a4中的对比分析结果，组织人员进行实地勘察检验。
上述结合附图对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的这种非实质改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其他场合的，均在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.基于用户电量波动与线损波动分析的异常用电判定方法，其特征在于，通过用户电量异常电量波动与线损异常波动的相关性进行对比分析，其具体分析包括如下步骤：
a1、样本选取：选取单元线路或台区线损率波动异常数据，即单元的线损率波动幅度偏离正常线损率区间“x±3σ”内时，其中X为正常线损率的平均值，σ为单元的线损率波动幅度的标准差值；选取这些单元线路或台区做为分析样本，通过捕捉样本日线损率的异常拐点，该拐点的上下波动的幅值是超过3％，同时，获取拐点下所有用户电量明细数据；
a2、K值计算：K值采用的公式为：K＝ΔQ/ΔT*100％，其中，ΔQ和ΔT的计算，1)计算拐点用户变化日电量ΔQ，ΔQ为拐点处后一天用户电量数据与当日用户电量数据之间的差值；2)计算拐点单元损耗变化日电量ΔT，ΔT为选取拐点处后一天单元日损耗电量与当日损耗电量之间的差值；
a3、绘制异常用户日电量曲线：通过步骤a2计算得出所有用户的K值，锁定K值最大的一个或者多个用户，获取K值最大的一个或者多个用户拐点前后日电量明细，并绘制成日电量曲线图；
a4、异常用户与线损波动相关性分析：将步骤a3中绘制的日电量曲线图中的曲线与对应台区或单元线路的线损率曲线进行对比，并分析两者之间是否存在曲线耦合或曲线背驰规律，从而锁定异常用电用户；
a5、实地核查：根据步骤a4中的对比分析结果，组织人员进行实地勘察检验。
2.根据权利要求1所述的基于用户电量波动与线损波动分析的异常用电判定方法，其特征在于，对比用户日电量波动与单元线路或台区线损异常波动之间的相关性；步骤a4中，曲线耦合规律：通过分析用户用电量异常波动与线损率异常波动是否正相关，即用电量大、线损率大，则为连续性异常用电。
3.根据权利要求1所述的基于用户电量波动与线损波动分析的异常用电判定方法，其特征在于，对比用户日电量波动与单元线路或台区线损异常波动之间的相关性；步骤a4中，曲线背驰规律：通过分析用户用电量异常波动与线损率异常波动是否负相关，即用电量小、线损率大，则为间歇性异常用电。
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