CN112114175A - 基于区块链的用户窃电行为检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于区块链的用户窃电行为检测方法,其包括以下步骤,(1)获取用户唯一的身份验证信息,并获取用户的用电量以及用户的用电负载量数据;(2)将步骤(1)获取的数据和用户用电警告值进行对比,若超过所述警告值,则为异常用电,发出警告;(3)将步骤(2)未超过所述警告值的数据传入到诊断系统进行分析,若诊断出疑似窃电行为则告警;(4)提取步骤(2)异常用电的特征数据留证以及提取步骤(3)中疑似窃电行为的特征数据留证。本发明可实现自动检测窃电行为。
Description
技术领域
本发明涉及用电异常检测服务技术领域,具体地说,涉及一种基于区块链的用户窃电行为检测方法。
背景技术
窃电作为一个另供电企业无比头疼的行为,严重影响供电企业的正常营业,也严重侵犯了国家和供电企业的财产,是一种恶劣的违法行为。然而现实生活中,窃电行为却极其难以发现。而且,现如今窃电的手段越来越多,用户越来越多,窃电行为越来越难以发现。
目前,窃电行为往往需要大量的检测人员去人工核实,而且难以发现。这大大影响了窃电行为的检测效率,也给窃电者助长了嚣张气焰。
目前,用户窃电行为基本上只能依靠用电量等信息来推测,然后交由检测人员现场检查来确认。检测效率很低。所以需要开发一种能够实现自动检测窃电,降低人工成本的用户窃电行为检测方法。
发明内容
本发明旨在提供一种基于区块链的用户窃电行为检测方法,实现自动检测窃电,降低人工成本。
为了实现上述目的,本发明采取的技术方案如下:其包括以下步骤,
(1)获取用户唯一的身份验证信息,并获取用户的用电量以及用户的用电负载量数据;
(2)将步骤(1)获取的数据和用户用电警告值进行对比,若超过所述警告值,则为异常用电,发出警告;
(3)将步骤(2)未超过所述警告值的数据传入到诊断系统进行分析,若诊断出疑似窃电行为则告警;
(4)提取步骤(2)异常用电的特征数据留证以及提取步骤(3)中疑似窃电行为的的特征数据留证。
进一步地,步骤(1)中,构建区域用电区块链,所述区块链由若干个用电户端构成,构建的区块链将为每个用电户端上的用户随机分配唯一的用户ID,每个用电户端分别对应一个区块链节点,每个用户端的区块链节点在上传区块时,将用户ID写入区块,并使用非对称加密技术加密;通过识别每个用户ID,实现获取用户唯一的身份验证信息。
进一步地,步骤(1)中,随机分配用户ID保证ID位数足够以及用户ID随机不泄露用户信息,使用随机生成的方式得到;识别用户ID时通过区块链的公钥解密才能识别。
进一步地,步骤(1)中,获取用户用电量和负载量的方式为:使用电量计量装置对每个用电户端上的用户的用电量和用电负载量进行测量,并且上传到该用户端区块链节点的输入接口,区块链节点会使用私钥进行加密,然后上传区块。
进一步地,步骤(2)中,对构建的区域用电区块链上的用户,统计其往年用电量和用电负载量的历史数据,推算出用户用电警告值。
进一步地,将根据电量计量装置获得的数据与所述用户用电警告值进行比较,若超过所述警告值,则为异常用电,发出警告。
进一步地,步骤(3)中,所述诊断系统为用户窃电行为诊断系统。与现有技术相比,本发明所取得的有益效果如下:
本发明利用区块链技术具有去中心化、可靠、安全等特点,实现自动检测窃电行为。
本发明利用区块链技术具有难于被篡改的特点,大大提高了用户窃电行为检测的便利性,降低了人工成本。
具体实施方式
以下对本发明进行进一步详细的叙述。
本发明涉及一种基于区块链的用户窃电行为检测方法,其包括以下步骤,
(1)获取用户唯一的身份验证信息,并获取用户的用电量以及用户的用电负载量数据。
步骤(1)中,构建区域用电区块链,所述区块链由若干个用电户端构成,构建的区块链将为每个用电户端上的用户随机分配唯一的用户ID,每个用电户端分别对应一个区块链节点,每个用户端的区块链节点在上传区块时,会将用户ID写入区块,并使用非对称加密技术加密;通过识别每个用户ID,实现获取用户唯一的身份验证信息。
步骤(1)中,随机分配用户ID只需保证ID位数足够以及用户ID随机不泄露用户信息,使用随机生成的方式得到;识别用户ID时需要通过区块链的公钥解密才能识别,保证了用户信息安全。
步骤(1)中,获取用户用电量和负载量的方式为:使用电量计量装置对每个用电户端上的用户的用电量和用电负载量进行测量,并且上传到该用户端区块链节点的输入接口,区块链节点会使用私钥进行加密,然后上传区块。
通过科学布置本系统的数量和位置,可以将用户的用电的相关数据保存在区块链数据库中,用于保留用户用电特征和用电流水数据,即获取用户的用电量以及用户的用电负载量数据。
将区块链系统中的数据调取,可以用于用户窃电的研判,方便检测人员进行核验。
步骤(1)中,使用电量计量装置对每个用电户端上的用户的用电量和用电负载量进行测量。
(2)将步骤(1)获取的数据和用户用电警告值进行对比,若超过所述警告值,则为异常用电,发出警告。
步骤(2)中,对构建的区域用电区块链上的用户,统计其往年用电量和用电负载量的历史数据,推算出用户用电警告值。由于区块链采用多中心的方式构建,中心节点将使用公钥对数据进行解密,将全部数据导入分析系统,对数据进行统计;根据分析系统得出的结果,可以对相关区域的用电户推算一个用电警告值,推算过程可以为按照用电负载量和用电量的统计数据和平均值计算用电负载量和用电量的比例以及用电量的平均值,推算一个在一定用电负载量下对应的合理上限用电量,则把这个值作为用电警告值;
将根据电量计量装置获得的数据与所述用户用电警告值进行比较,若超过所述警告值,则为异常用电,发出警告。比较过程为比较大小,超过所述警告值,则为异常用电。
(3)将步骤(2)未超过所述警告值的数据传入到诊断系统进行分析,若诊断出疑似窃电行为则告警;
提取步骤(2)异常用电的特征数据留证以及提取步骤(3)中疑似窃电行为的的特征数据留证,便于工作人员核查以及司法作证。
步骤(3)中,所述诊断系统为用户窃电行为诊断系统,该系统以人工智能为主要技术,通过大量的实时数据和历史数据的对比,可以精确筛选出异常数据用户。
所述用户窃电行为诊断系统基于机器学习,借由基于机器自学习的窃电嫌疑检测模型,可以在适当的参数调整下实现较高的诊断率。建立模型的时候为先通过已有的历史数据训练数据,通过已有历史数据中的用户的用电量以及用户的用电负载量作为输入,用户用电数据是否异常的状态作为输出进行训练,形成用户窃电行为诊断系统,输入实时的数据,输入相应的用户用电数据是否异常的状态结果。
所述用户窃电行为诊断系统为用户用电大数据分析系统。该用户用电大数据分析系统使用大数据分析技术,可以使用用电户历史用电数据推测不同区域的用户用电警告值。
本发明应用于所述区块链上的电力交易参与节点。
本发明在用户入户智能电表中集成相关功能设备,通过区块链技术,自动记录用户的用电量、负载量等信息。由于区块链具有安全属性,用户不可更改记录好的信息。
然后利用机器学习技术,通过对用户用电量的信息核查,就可以判断用户的用电习惯,进而可以推测用户是否有窃电行为。
本发明利用区块链技术具有去中心化、可靠、安全等特点,实现自动检测窃电行为。
区块链技术具有难于被篡改的特点,利用区块链技术可以实现诸如智能计费、智能合约功能。大大提高了便利性,降低了人工成本。
以上所述实施方式仅为本发明的优选实施例,而并非本发明可行实施的穷举。对于本领域一般技术人员而言,在不背离本发明原理和精神的前提下,对其所作出的任何显而易见的改动,都应当被认为包含在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于区块链的用户窃电行为检测方法,其特征在于:其包括以下步骤,
(1)获取用户唯一的身份验证信息,并获取用户的用电量以及用户的用电负载量数据;
(2)将步骤(1)获取的数据和用户用电警告值进行对比,若超过所述警告值,则为异常用电,发出警告;
(3)将步骤(2)未超过所述警告值的数据传入到诊断系统进行分析,若诊断出疑似窃电行为则告警;
(4)提取步骤(2)异常用电的特征数据留证以及提取步骤(3)中疑似窃电行为的的特征数据留证。
2.根据权利要求1所述的基于区块链的用户窃电行为检测方法,其特征在于:
步骤(1)中,构建区域用电区块链,所述区块链由若干个用电户端构成,构建的区块链将为每个用电户端上的用户随机分配唯一的用户ID,每个用电户端分别对应一个区块链节点,每个用户端的区块链节点在上传区块时,将用户ID写入区块,并使用非对称加密技术加密;通过识别每个用户ID,实现获取用户唯一的身份验证信息。
3.根据权利要求2所述的基于区块链的用户窃电行为检测方法,其特征在于:步骤(1)中,随机分配用户ID保证ID位数足够以及用户ID随机不泄露用户信息,使用随机生成的方式得到;识别用户ID时通过区块链的公钥解密才能识别。
4.根据权利要求2所述的基于区块链的用户窃电行为检测方法,其特征在于:步骤(1)中,获取用户用电量和负载量的方式为:使用电量计量装置对每个用电户端上的用户的用电量和用电负载量进行测量,并且上传到该用户端区块链节点的输入接口,区块链节点会使用私钥进行加密,然后上传区块。
5.根据权利要求3所述的基于区块链的用户窃电行为检测方法,其特征在于:
步骤(2)中,对构建的区域用电区块链上的用户,统计其往年用电量和用电负载量的历史数据,推算出用户用电警告值。
6.根据权利要求4所述的基于区块链的用户窃电行为检测方法,其特征在于:将根据电量计量装置获得的数据与所述用户用电警告值进行比较,若超过所述警告值,则为异常用电,发出警告。
7.根据权利要求1所述的基于区块链的用户窃电行为检测方法,其特征在于:步骤(3)中,所述诊断系统为用户窃电行为诊断系统。
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