CN112948456B - 一种基于EMD和Pearson互相关系数的异常用电行为检测方法 - Google Patents

一种基于EMD和Pearson互相关系数的异常用电行为检测方法 Download PDF

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CN112948456B CN202110069400.8A CN202110069400A CN112948456B CN 112948456 B CN112948456 B CN 112948456B CN 202110069400 A CN202110069400 A CN 202110069400A CN 112948456 B CN112948456 B CN 112948456B
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Abstract

一种基于EMD和Pearson互相关系数的异常用电行为检测方法，包括以下步骤：S1：获取线路的总损耗电量和各用户的用电量；S2：筛出初筛用户；S3：对各初筛用户和总损耗电量进行EMD分解，获取分解后基本模式分量中高频分量IKi和ILi，并获得归一化后的Nor[IKi]和Nor[ILi]；S4：标记与Nor[ILi]变化趋势一致的初筛用户为复筛用户；S5：复筛用户为公变用户时，继续步骤S6；复筛用户为专变用户时，判定为异常用电用户，结束检测；S6：锁定复筛用户为高损台区，并获取高损台区总损耗电量和各子用户用电量；S7：筛出初筛子用户；S8：对各初筛子用户和总损耗电量进行EMD分解，获取分解后基本模式分量中高频分量IJi和ITi，并获得归一化后的Nor[IJi]和Nor[ITi]；S9：标记与Nor[ITi]变化趋势一致的初筛子用户为异常用电用户，结束检测。

Description

一种基于EMD和Pearson互相关系数的异常用电行为检测方法
技术领域
本发明涉及异常用电行为检测技术领域，特别涉及一种基于EMD和Pearson互相关系数的异常用电行为检测方法。
背景技术
居民的异常用电行为不仅会造成电网输配电的经济损失，也存在较大的安全隐患。对于异常用电行为的检测，通常作业人员会根据线损选择线损较高的线路，然后根据经验逐个进行排查检测，这样的方式会消耗大量的人力和物力，检测效率低下。
发明内容
有鉴于此，有必要提供一种能够提高检测效率的基于EMD和Pearson互相关系数的异常用电行为检测方法。
本发明提供的基于EMD和Pearson互相关系数的异常用电行为检测方法，包括以下步骤：
S1：锁定需要排查的线路，从用采系统获取所述线路在预设时段内的总损耗电量时间序列qLi和各个用户的用电量时间序列qKi，其中，i为时间序列中的采样点，i＝1,2......,M，采样间隔为15min的整倍数，K为用户编号，K＝1,2......,N；
S2：判断所述线路的用户个数是否大于10，用户个数大于10时，继续步骤S3；用户个数小于等于10时，标记所述线路的所有用户为初筛用户，继续步骤S6；
S3：获得各个用户的日均用电量
Figure BDA0002905464100000011
并对
Figure BDA0002905464100000012
从大到小依次排序；
S4：获得各个用户用电量时间序列qKi与所述线路总损耗电量时间序列qLi的Pearson互相关系数rLk，其中，K为用户编号，K＝1,2......,N，并对rLk从大到小依次排序；
S5：将每个用户在上述两种排序中的序位相加，并对所有用户的序位之和从大到小依次排序，获得排序前5％的用户为初筛用户；
S6：获得各个初筛用户用电量时间序列经经验模式分解(EMD，Empirical ModeDecomposition)分解后的基本模式分量，并提取所述基本模式分量中的高频分量序列IKi；获得所述线路总损耗电量时间序列经EMD分解后的基本模式分量，并提取所述基本模式分量中的高频分量序列ILi；分别对IKi和ILi进行最大值归一化，获得Nor[IKi]和Nor[ILi]；
S7：分别判断Nor[IKi]的变化趋势与Nor[ILi]的变化趋势是否一致，标记变化趋势与Nor[ILi]变化趋势一致的初筛用户为复筛用户，
S8：判断所述复筛用户为公变用户或专变用户，复筛用户为公变用户时，继续步骤S9；复筛用户为专变用户时，判定所述复筛用户为异常用电用户，结束检测；
S9：锁定所述复筛用户为高损台区，并从用采系统获取所述高损台区在预设时段内的总损耗电量时间序列qTi和各个子的用户用电量时间序列qJi，其中，i为时间序列中的采样点，i＝1,2......,M，采样间隔为15min的整倍数，J为子用户编号，J＝1,2......,W；
S10：获得各个子用户的日均用电量
Figure BDA0002905464100000021
并对
Figure BDA0002905464100000022
从大到小依次排序；
获得各个子用户用电量时间序列qJi与所述高损台区总损耗电量时间序列qTi的Pearson互相关系数rTJ，其中，J为子用户编号，J＝1,2......,W，并对rTJ从大到小依次排序；
S11：将每个子用户在上述两种排序中的序位相加，并对所有用户的序位之和从大到小依次排序，获得排序前5％的用户为初筛子用户；
S12：获得各个初筛子用户用电量时间序列qJi经EMD分解后的基本模式分量，并提取所述基本模式分量中的高频分量序列IJi；获得所述高损台区总损耗电量时间序列qTi经EMD分解后的基本模式分量，并提取所述基本模式分量中的高频分量序列ITi；分别对IJi和ITi进行最大值归一化，获得Nor[IJi]和Nor[ITi]；
S13：分别判断Nor[IJi]的变化趋势与Nor[ITi]的变化趋势是否一致，标记变化趋势与Nor[ITi]变化趋势一致的初筛子用户为异常用电用户，结束检测。
优选的，所述各个用户用电量时间序列qKi与所述线路的总损耗电量时间序列qLi的Pearson互相关系数rLk，由公式
Figure BDA0002905464100000031
获得，式中，
Figure BDA0002905464100000032
为用户K的日均用电量，
Figure BDA0002905464100000033
为所述线路的日均线损电量；
所述各个子用户用电量时间序列qJi与所述高损台区的总损耗电量时间序列qTi的Pearson互相关系数rTJ，由公式
Figure BDA0002905464100000034
获得，式中，
Figure BDA0002905464100000035
为子用户J的日均用电量，
Figure BDA0002905464100000036
为所述高损台区的日均线损电量。
优选的，所述各个用户的日均用电量
Figure BDA0002905464100000037
由各个用户的用电量时间序列计算
Figure BDA0002905464100000038
而得；
所述各个子用户的日均用电量
Figure BDA0002905464100000039
由各个子用户的用电量时间序列
Figure BDA00029054641000000310
计算而得；
所述线路的日均线损电量
Figure BDA00029054641000000311
由所述线路的总损耗电量时间序列
Figure BDA00029054641000000312
计算而得；
所述高损台区的日均线损电量
Figure BDA0002905464100000041
由所述高损台区的总损耗电量时间序列
Figure BDA0002905464100000042
计算而得。
优选的，所述线路的总损耗电量时间序列qLi，由所述线路的供入电量时间序列减去所述线路的供出电量时间序列获得；所述线路的供入电量时间序列为所述线路所有用户的用电量时间序列之和；所述线路的供出电量时间序列为所述线路关口的用电量时间序列；
所述高损台区的总损耗电量时间序列qTi，由所述高损台区的供入电量时间序列减去所述高损台区的供出电量时间序列获得；所述高损台区的供入电量时间序列为所述高损台区所有子用户的用电量时间序列之和；所述高损台区的供出电量时间序列为所述高损台区关口的用电量时间序列。
上述基于EMD和Pearson互相关系数的异常用电行为检测方法，首先，当线路上用户数量较多时，综合考虑用户的日平均用电量，以及各个用户的用电量时间序列与总损耗电量时间序列之间Pearson互相关系数，确定出初筛用户；其次，对初筛用户的用电量时间序列和总损耗电量时间序列进行EMD分解，获取EMD分解后基本模式分量中的高频分量，通过分析其变化趋势，最终找出异常用电行为用户；进一步地，当线路上找出的异常用电行为用户为公变用户时，则以公变用户所辖台区为范围，以台区内的用户为子用户，在此范围内再次筛选出初筛子用户，最终找出异常用电行为用户；与现有技术中在现场逐个排查的技术相比，本发明通过对用采系统的数据进行层层分析，即可锁定异常用电行为用户，提高了检测效率，节约了资源。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为具体实施例一中用户1的用电量时间序列。
图3为具体实施例一中用户2的用电量时间序列。
图4为具体实施例一中用户3的用电量时间序列。
图5为具体实施例一中用户4的用电量时间序列。
图6为具体实施例一中线路的总损耗电量时间序列。
图7为具体实施例一中用户1的用电量时间序列与线路的总损耗电量时间序列进EMD分解后基本模式分量中的高频分量序列。
图8为具体实施例一中用户2的用电量时间序列与线路的总损耗电量时间序列进EMD分解后基本模式分量中的高频分量序列。
图9为具体实施例一中用户3的用电量时间序列与线路的总损耗电量时间序列进EMD分解后基本模式分量中的高频分量序列。
图10为具体实施例一中用户4的用电量时间序列与线路的总损耗电量时间序列进EMD分解后基本模式分量中的高频分量序列。
图11为具体实施例一中用户1的用电量时间序列与线路的总损耗电量时间序列经EMD分解后基本模式分量中的高频分量序列归一化结果。
图12为具体实施例一中用户2的用电量时间序列与线路的总损耗电量时间序列经EMD分解后基本模式分量中的高频分量序列归一化结果。
图13为具体实施例一中用户3的用电量时间序列与线路的总损耗电量时间序列经EMD分解后基本模式分量中的高频分量序列归一化结果。
图14为具体实施例一中用户4的用电量时间序列与线路的总损耗电量时间序列经EMD分解后基本模式分量中的高频分量序列归一化结果。
图15为具体实施例二中各个子用户的日均用电量。
图16为具体实施例二中各个子用户的用电量时间序列与高损台区的总损耗电量时间序列的Pearson互相关系数。
图17为具体实施例二中子用户1的用电量时间序列与高损台区的总损耗电量时间序列经EMD分解后基本模式分量中的高频分量序列。
图18为具体实施例二中子用户2的用电量时间序列与高损台区的总损耗电量时间序列经EMD分解后基本模式分量中的高频分量序列。
图19为具体实施例二中子用户30的用电量时间序列与高损台区的总损耗电量时间序列经EMD分解后基本模式分量中的高频分量序列。
图20为具体实施例二中子用户49的用电量时间序列与高损台区的总损耗电量时间序列经EMD分解后基本模式分量中的高频分量序列。
图21为具体实施例二中子用户50的用电量时间序列与高损台区的总损耗电量时间序列经EMD分解后基本模式分量中的高频分量序列。
图22为具体实施例二中子用户1的用电量时间序列与高损台区的总损耗电量时间序列经EMD分解后基本模式分量中的高频分量序列归一化结果。
图23为具体实施例二中子用户2的用电量时间序列与高损台区的总损耗电量时间序列经EMD分解后基本模式分量中的高频分量序列归一化结果。
图24为具体实施例二中子用户30的用电量时间序列与高损台区的总损耗电量时间序列经EMD分解后基本模式分量中的高频分量序列归一化结果。
图25为具体实施例二中子用户49的用电量时间序列与高损台区的总损耗电量时间序列经EMD分解后基本模式分量中的高频分量序列归一化结果。图26为具体实施例二中子用户50的用电量时间序列与高损台区的总损耗电量时间序列经EMD分解后基本模式分量中的高频分量序列归一化结果。
具体实施方式
以下结合本发明的附图，对本发明实施例的技术方案以及技术效果做进一步的详细阐述。
具体实施例一：
请参看图1，本实施例中，需要排查的线路，由用户1、用户2、用户3及用户4组成，其中用户1、用户2、用户4为专变用户，用户3为公变用户；
本实施例提供的基于EMD和Pearson互相关系数的异常用电行为检测方法，包括以下步骤：
S1：锁定需要排查的线路，由用户1、用户2、用户3及用户4组成，从用采系统获取所述线路在预设时段32天内的总损耗电量时间序列qLi和各个用户的用电量时间序列qKi，其中，i为时间序列中的采样点，i＝1,2......,128，采样间隔为6小时，K为用户编号，K＝1,2,3,4，参阅图2～6所示；
S2：由于所述线路用户个数小于等于10，所以标记所述线路的用户1、用户2、用户3及用户4均为初筛用户，继续步骤S6；
S6：获得各个初筛用户，用户1～4用电量时间序列经EMD分解后的基本模式分量，并提取所述基本模式分量中的高频分量序列IKi，获得所述线路总损耗电量时间序列经EMD分解后的基本模式分量，并提取所述基本模式分量中的高频分量序列ILi，参阅图7～10所示；分别对IKi和ILi进行最大值归一化，获得Nor[IKi]和Nor[ILi]，参阅图11～14；
S7：分别判断Nor[IKi]的变化趋势与Nor[ILi]的变化趋势是否一致，标记变化趋势与Nor[ILi]变化趋势一致的初筛用户为复筛用户；参阅图11～14所示，Nor[I4i]与Nor[ILi]的变化趋势一致，因此，标记用户4为复筛用户；因用户4是专变用户，判定用户4为异常用电用户，结束检测。
经验模式分解(EMD)方法是一种自适应的处理方法，不需要预设基函数和参数，且不需要带标签的数据集。另一方面，经EMD分解能够得到有限个基本模式分量和剩余分量，这些基本模式分量能够突出原始数据的局部特征，有利于发掘数据内部特有的时频特征。
EMD的目的是将组成原始信号的各尺度分量不断从高频到低频进行提取，得到频率由高到低排列的特征模态函数。能量大的高频分量代表原信号的主要特性，是最主要的组成分量。因此，根据EMD方法对初筛用户或初筛子用户的用电量时间序列进行分解，提取分解所得基本模式分量中的高频分量，通过其变化趋势和相关性指标分析标定异常用电用户。
通过设置线路上用户数量大于10时，先通过筛选出初筛用户，使得只有初筛用户而不是所有用户都采用EMD的方法直接进行判断，这样的设置提高了检测效率；由于用户的异常用电量与其日均用电量一般成比例关系，且与线路的总损耗电量相关性强，因此，先采用日均用电量和Pearson互相关系数相结合的方式来进行初步筛选，筛出初筛用户，提高了检测的准确性；
同时，由于高损台区总损耗电量序列和各个子用户用电量之间存在数量级差别，通过对EMD分解后基本模式分量中的高频分量进行归一化，能够更清晰地展示其相对变化趋势，提高检测准确性。
具体实施例二：
请参看图1，本实施例中，需要排查的线路，由用户1、用户2、用户3及用户4组成，其中用户1、用户3、用户4为专变用户，用户2为公变用户，用户2下共有92户子用户，分别为子用户1～子用户92；
本实施例提供的基于EMD和Pearson互相关系数的异常用电行为检测方法，包括以下步骤：
S1：锁定需要排查的线路，从用采系统获取所述线路在预设时段61天内的总损耗电量时间序列qLi和各个用户的用电量时间序列qKi，其中，i为时间序列中的采样点，i＝1,2......,M，采样间隔为24h，M＝61，K为用户编号，K＝1,2,3,4；
S2：由于线路的用户个数小于等于10时，标记所有用户，即用户1～4均为初筛用户，继续步骤S6；
S6：获得各个初筛用户即用户1～4用电量时间序列经EMD分解后的基本模式分量，并提取所述基本模式分量中的高频分量序列IKi，获得所述线路总损耗电量时间序列经EMD分解后的基本模式分量，并提取所述基本模式分量中的高频分量序列ILi，参阅图所示；分别对IKi和ILi进行最大值归一化，获得Nor[IKi]和Nor[ILi]；
S7：分别判断Nor[IKi]的变化趋势与Nor[ILi]的变化趋势是否一致，标记变化趋势与Nor[ILi]变化趋势一致的初筛用户，即用户2为复筛用户，
S8：判断用户2为公变用户或专变用户，由于用户2为公变用户，继续步骤S9；
S9：锁定所述复筛用户即用户2为高损台区，并从用采系统获取所述高损台区在预设时段61天内的总损耗电量时间序列qTi和各个子用户1～92的用电量时间序列qJi，其中，i为时间序列中的采样点，i＝1,2......,M，采样间隔为24h，M＝61，J为子用户编号，J＝1,2......,92；
S10：获得各个子用户1～92的日均用电量
Figure BDA0002905464100000091
并对
Figure BDA0002905464100000092
从大到小依次排序，参阅图15和表1所示；
获得各个子用户1～92用电量时间序列qJi与所述高损台区总损耗电量时间序列qTi的Pearson互相关系数rTJ，其中，J为子用户编号，J＝1,2......,W，并对rTJ从大到小依次排序，参阅图16和表2所示；
S11：参阅表3所示，将每个子用户的日均用电量
Figure BDA0002905464100000101
序位和互相关系数rTJ序位相加，并对所有子用户的序位之和从大到小依次排序，获得排序前5％的子用户为初筛子用户，即子用户1、子用户2、子用户30、子用户49、子用户50；
S12：获得各个初筛子用户即子用户1、2、30、49及50用电量时间序列qJi经EMD分解后的基本模式分量，并提取所述基本模式分量中的高频分量序列IJi；获得所述高损台区总损耗电量时间序列qTi经EMD分解后的基本模式分量，并提取所述基本模式分量中的高频分量序列ITi，参阅图17～21所示；分别对IJi和ITi进行最大值归一化，获得Nor[IJi]和Nor[ITi]，参阅图22～26所示；
S13：分别判断Nor[IJi]的变化趋势与Nor[ITi]的变化趋势是否一致，参阅图22～26所示，Nor[I30i]和Nor[I49i]的变化趋势与Nor[ITi]的变化趋势一致，因此，标记子用户30与49为异常用电用户，结束检测。
由于公变用户所辖台区内子用户数量较多，且存在零电量和低电量用户较多，若所有用户都进行EMD分解，将增大计算量且降低检测效率，因此无需判断子用户数量，而是直接先通过日均用电量和Pearson互相关系数来筛选初筛子用户，提高检测效率。
上述基于EMD和Pearson互相关系数的异常用电行为检测方法，首先，当线路上用户数量较多时，综合考虑用户的日平均用电量，以及各个用户的用电量时间序列与总损耗电量时间序列之间Pearson互相关系数，确定出初筛用户；其次，对初筛用户的用电量时间序列和总损耗电量时间序列进行EMD分解，获取EMD分解后基本模式分量中的高频分量，通过分析其变化趋势，最终找出异常用电行为用户；进一步地，当线路上找出的异常用电行为用户为公变用户时，则以公变用户所辖台区为范围，以台区内的用户为子用户，在此范围内再次筛选出初筛子用户，最终找出异常用电行为用户；与现有技术中在现场逐个排查的技术相比，本发明通过对用采系统的数据进行层层分析，即可锁定异常用电行为用户，提高了检测效率，节约了资源。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。
表1各个子用户日均用电量
Figure BDA0002905464100000121
排序
子用户编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
序位 7 1 11 9 64 85 24 29 70 54 59 71 44 77
子用户编号 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
序位 23 26 36 41 53 55 58 30 40 34 79 78 89 15
子用户编号 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42
序位 12 4 45 73 42 37 74 52 76 20 6 83 87 31
子用户编号 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56
序位 88 13 14 33 16 35 2 3 90 86 8 10 21 5
子用户编号 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70
序位 17 18 51 63 46 81 80 82 84 60 75 28 61 57
子用户编号 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84
序位 91 56 39 50 66 43 22 67 48 92 69 47 32 27
子用户编号 85 86 87 88 89 90 91 92
序位 62 65 68 49 38 19 72 25
表2各个子用户的用电量时间序列qJi与高损台区总损耗电量时间序列qTi的Pearson互相关系数rTJ排序
子用户编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
序位 1 21 73 17 22 19 71 9 59 81 64 87 43 88
子用户编号 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
序位 34 83 47 77 37 33 30 15 26 67 29 69 89 31
子用户编号 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42
序位 10 35 39 86 16 63 80 24 20 12 42 78 49 74
子用户编号 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56
序位 41 13 51 38 52 4 5 28 90 76 8 54 66 57
子用户编号 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70
序位 27 36 40 18 70 68 11 79 84 85 56 3 50 45
子用户编号 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84
序位 91 14 32 53 58 25 44 65 48 92 62 2 61 60
子用户编号 85 86 87 88 89 90 91 92
序位 82 72 7 23 75 6 46 55
表3各个子用户的
Figure BDA0002905464100000131
序位和rTJ序位的序位之和
子用户编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
序位之和 8 22 84 26 86 104 95 38 129 135 123 158 87 165
子用户编号 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
序位之和 57 109 83 118 90 88 88 45 66 101 108 147 178 46
子用户编号 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42
序位之和 22 39 84 159 58 100 154 76 96 32 48 161 136 105
子用户编号 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56
序位之和 129 26 65 71 68 39 7 31 180 162 16 64 87 62
子用户编号 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70
序位之和 44 54 91 81 116 149 91 161 168 145 131 31 111 102
子用户编号 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84
序位之和 182 70 71 103 124 68 66 132 96 184 131 49 93 87
子用户编号 85 86 87 88 89 90 91 92
序位之和 144 137 75 72 113 25 118 80

Claims (4)

1.一种基于EMD和Pearson互相关系数的异常用电行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：锁定需要排查的线路，从用采系统获取所述线路在预设时段内的总损耗电量时间序列qLi和各个用户的用电量时间序列qKi，其中，i为时间序列中的采样点，i＝1,2......,M，采样间隔为15min的整倍数，K为用户编号，K＝1,2......,N；
S2：判断所述线路的用户个数是否大于10，用户个数大于10时，继续步骤S3；用户个数小于等于10时，标记所述线路的所有用户为初筛用户，继续步骤S6；
S3：获得各个用户的日均用电量
Figure FDA0002905464090000011
并对
Figure FDA0002905464090000012
从大到小依次排序；
S4：获得各个用户用电量时间序列qKi与所述线路总损耗电量时间序列qLi的Pearson互相关系数rLk，其中，K为用户编号，K＝1,2......,N，并对rLk从大到小依次排序；
S5：将每个用户在上述两种排序中的序位相加，并对所有子用户的序位之和从大到小依次排序，获得排序前5％的用户为初筛用户；
S6：获得各个初筛用户用电量时间序列经经验模式分解EMD分解后的基本模式分量，并提取所述基本模式分量中的高频分量序列IKi；获得所述线路总损耗电量时间序列经EMD分解后的基本模式分量，并提取所述基本模式分量中的高频分量序列ILi；分别对IKi和ILi进行最大值归一化，获得Nor[IKi]和Nor[ILi]；
S7：分别判断Nor[IKi]的变化趋势与Nor[ILi]的变化趋势是否一致，标记变化趋势与Nor[ILi]变化趋势一致的初筛用户为复筛用户；
S8：判断所述复筛用户为公变用户或专变用户，复筛用户为公变用户时，继续步骤S9；复筛用户为专变用户时，判定所述复筛用户为异常用电用户，结束检测；
S9：锁定所述复筛用户为高损台区，并从用采系统获取所述高损台区在预设时段内的总损耗电量时间序列qTi和各个子用户的用电量时间序列qJi，其中，i为时间序列中的采样点，i＝1,2......,M，采样间隔为15min的整倍数，J为子用户编号，J＝1,2......,W；
S10：获得各个子用户的日均用电量
Figure FDA0002905464090000021
并对
Figure FDA0002905464090000022
从大到小依次排序；
获得各个子用户用电量时间序列qJi与所述高损台区总损耗电量时间序列qTi的Pearson互相关系数rTJ，其中，J为子用户编号，J＝1,2......,W，并对rTJ从大到小依次排序；
S11：将每个子用户在上述两种排序中序位相加，并对所有子用户的序位之和从大到小依次排序，获得排序前5％的用户为初筛子用户；
S12：获得各个初筛子用户用电量时间序列qJi经EMD分解后的基本模式分量，并提取所述基本模式分量中的高频分量序列IJi；获得所述高损台区总损耗电量时间序列qTi经EMD分解后的基本模式分量，并提取所述基本模式分量中的高频分量序列ITi；分别对IJi和ITi进行最大值归一化，获得Nor[IJi]和Nor[ITi]；
S13：分别判断Nor[IJi]的变化趋势与Nor[ITi]的变化趋势是否一致，标记变化趋势与Nor[ITi]变化趋势一致的初筛子用户为异常用电用户，结束检测。
2.如权利要求1所述的基于EMD和Pearson互相关系数的异常用电行为检测方法，其特征在于：
所述各个用户用电量时间序列qKi与所述线路的总损耗电量时间序列qLi的Pearson互相关系数rLk，由公式
Figure FDA0002905464090000023
获得，式中，
Figure FDA0002905464090000024
为用户K的日均用电量，
Figure FDA0002905464090000025
为所述线路的日均线损电量；
所述各个子用户用电量时间序列qJi与所述高损台区的总损耗电量时间序列qTi的Pearson互相关系数rTJ，由公式
Figure FDA0002905464090000026
获得，式中，
Figure FDA0002905464090000027
为子用户J的日均用电量，
Figure FDA0002905464090000028
为所述高损台区的日均线损电量。
3.如权利要求1或2所述的基于EMD和Pearson互相关系数的异常用电行为检测方法，其特征在于：
所述各个用户的日均用电量
Figure FDA0002905464090000031
由各个用户的用电量时间序列计算
Figure FDA0002905464090000032
而得；
所述各个子用户的日均用电量
Figure FDA0002905464090000033
由各个子用户的用电量时间序列
Figure FDA0002905464090000034
计算而得；
所述线路的日均线损电量
Figure FDA0002905464090000035
由所述线路的总损耗电量时间序列
Figure FDA0002905464090000036
计算而得；
所述高损台区的日均线损电量
Figure FDA0002905464090000037
由所述高损台区的总损耗电量时间序列
Figure FDA0002905464090000038
计算而得。
4.如权利要求1所述的基于EMD和Pearson互相关系数的异常用电行为检测方法，其特征在于：
所述线路的总损耗电量时间序列qLi，由所述线路的供入电量时间序列减去所述线路的供出电量时间序列获得；所述线路的供入电量时间序列为所述线路所有用户的用电量时间序列之和；所述线路的供出电量时间序列为所述线路关口的用电量时间序列；
所述高损台区的总损耗电量时间序列qTi，由所述高损台区的供入电量时间序列减去所述高损台区的供出电量时间序列获得；所述高损台区的供入电量时间序列为所述高损台区所有子用户的用电量时间序列之和；所述高损台区的供出电量时间序列为所述高损台区关口的用电量时间序列。
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