CN113009221A - 用于检测窃电的方法、智能断路器和电表 - Google Patents

用于检测窃电的方法、智能断路器和电表 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种用于检测窃电的方法、智能断路器和电表，获取智能断路器在第一时长的用电量和对应管理的每个电表在第一时长的用电量；根据智能断路器在第一时长的用电量和每个电表在第一时长的用电量确定智能断路器在第一时长的线损量；根据智能断路器在第一时长的线损量确定智能断路器在第一时长的线损门限值；将第一时长的线损门限值发送给每个电表，并检测是否有电表返回对应的网络关联度；检测有电表返回网络关联度时，根据网络关联度确定电表所对应的特征值；将预设数量的特征值最大的电表确定为可疑电表。本实施例利用配电网络的矢量网络特性、频谱特性和用户的用电数据来分析配电网络是否存在窃电行为，使得分析结果更加准确。

Description

用于检测窃电的方法、智能断路器和电表
技术领域
本发明涉及窃电检测技术领域，尤其涉及一种用于检测窃电的方法、智能断路器和电表。
背景技术
窃电行为属于违法行为，它会导致电力流失，给国家造成严重损失，同时也会危害电网的运行安全。一方面，用户的窃电行为有可能会导致供电线路中断，造成大面积停电；另一方面，窃电行为也有可能导致供电线路短路，引发火灾，造成严重后果。因此，迫切需要找到一种可行并高效的监管方法及时找出台区中有窃电行为的用户。然而，目前的窃电检测技术主要分析用户用电数据，准确性较低。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种用于检测窃电的方法、智能断路器和电表。
为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种用于检测窃电的方法，应用于低压配电台区中的智能断路器，智能断路器对应管理多个电表，方法包括：
获取智能断路器在第一时长的用电量和对应管理的每个电表在第一时长的用电量；
根据智能断路器在第一时长的用电量和每个电表在第一时长的用电量确定智能断路器在第一时长的线损量；
根据智能断路器在第一时长的线损量确定智能断路器在第一时长的线损门限值；
将第一时长的线损门限值发送给每个电表，并检测是否有电表返回对应的网络关联度；
在检测有电表返回对应的网络关联度的情况下，根据接收到的网络关联度确定发送网络关联度的电表所对应的特征值；
将预设数量的特征值最大的电表确定为可疑电表。
在本发明实施例中，根据第一时长的线损量确定智能断路器在第一时长的线损门限值包括：
获取智能断路器在上一时长的线损量和上一时长的线损门限值；
根据智能断路器在第一时长的线损量、智能断路器在上一时长的线损量，智能断路器在上一时长的线损门限值，确定智能断路器在第一时长的线损门限值。
在本发明实施例中，根据接收到的网络关联度确定发送网络关联度的电表所对应的特征值包括：
利用公式(1)确定发送网络关联度的电表所对应的特征值：
Figure BDA0002952658690000021
其中，Ci表示发送网络关联度的电表i所对应的特征值，j为与电表i的有通信关系的电表，j∈Γ(i)，Γ(i)表示所有与电表i的有通信关系的电表的集合，Q表示Γ(i)中电表的数量，k表示第一时长，L(l)表示智能断路器在第l时刻的线损量，0＜l＜k，
Figure BDA0002952658690000022
表示电表i与电表j在第l时刻的网络关联度。
本发明第二方面提供另一种用于检测窃电的方法，应用于低压配电台区中的电表，其中，在低压配电台区，一个智能断路器对应管理多个电表，方法包括：
获取电表在第一时长的数据序列关联度、电表在第一时长的功率门限值、电表在第一时长的网络关联度和电表在第一时长功率均值；
接收电表对应的智能断路器发送过来的智能断路器在第一时长的线损门限值；
判断电表在第一时长的数据序列关联度是否大于智能断路器在第一时长的线损门限值，电表在第一时长的功率均值是否小于电表在第一时长的功率门限值；
在判断第一时长的数据序列关联度大于智能断路器在第一时长的线损门限值，且电表在第一时长的功率均值小于电表在第一时长的功率门限值时，向智能断路器返回电表在第一时长的网络关联度，以使得智能断路器根据网络关联度确定可疑电表。
在本发明实施例中，方法还包括：
在判断第一时长的数据序列关联度小于或等于智能断路器在第一时长的线损门限值，或者电表在第一时长的功率均值大于或等于电表在第一时长的功率门限值时，以预设概率向智能断路器返回电表在第一时长的网络关联度。
在本发明实施例中，获取电表在第一时长的数据序列关联度包括：
获取电表在第一时长的频谱特征序列；
根据电表在第一时长的频谱特征序列确定电表在第一时长的数据序列关联度。
在本发明实施例中，获取电表在第一时长的功率门限值包括：
获取电表在上一时长的电压均值；
根据电表在上一时长的电压均值确定电表在第一时长的功率门限值。
在本发明实施例中，获取电表在第一时长的网络关联度包括：
获取电表在第一时长的时间网络特性序列；
根据电表在第一时长的时间网络特性序列确定电表在第一时长的网络关联度。
本发明第三方面提供一种智能断路器，智能断路器能够执行上述第一方面提供的任意一项用于检测窃电的方法。
本发明第四方面提供一种电表，电表能够执行上述第二方面提供的任意一项用于检测窃电的方法。
通过上述技术方案，获取智能断路器在第一时长的用电量和对应管理的每个电表在第一时长的用电量；根据智能断路器在第一时长的用电量和每个电表在第一时长的用电量确定智能断路器在第一时长的线损量；根据智能断路器在第一时长的线损量确定智能断路器在第一时长的线损门限值；将第一时长的线损门限值发送给每个电表，并检测是否有电表返回对应的网络关联度；在检测有电表返回对应的网络关联度的情况下，根据接收到的网络关联度确定发送网络关联度的电表所对应的特征值；将预设数量的特征值最大的电表确定为可疑电表。本发明实施例利用配电网络的矢量网络特性、频谱特性和用户的用电数据来分析配电网络是否存在窃电行为，使得分析结果更加准确。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：
图1是本发明实施例用于检测窃电的方法的流程示意图；
图2是本发明另一实施例用于检测窃电的方法的流程示意图；
图3是本发明应用实施例配电网络架构示意图；
图4是本发明应用实施例电表模块示意图；
图5是本发明应用实施例电表处理流程示意图；
图6是本发明实施例计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例，并不用于限制本发明实施例。
在介绍本发明实施例的方案之前，先介绍以下专有名词。
矢量网络特性主要包含反射特性与传输特性。其中，反射特性包括：S参数(S11， S22)、电压驻波比(VSWR)、反射系数、回波损耗；传输特性包括：S参数(S21，S12 )、传输系数、插入损耗、增益、群时延、相位。
表示反射特性最基本的术语是反射系数。反射系数是反射信号电压电平与入射信号电压电平之比。例如负载阻抗等于特性阻抗时，特性阻抗的传输线将所有能量传给负载，所以反射系数幅值μ为0，当负载阻抗不等于特性阻抗时，部分能量被反射，μ大于0，当负载阻抗为短路或开路时，全部能量被反射，μ为1，因此，μ在0到1之间。
回波损耗是用对数项表示反射系数的另一种方法。回波损耗是反射信号低于入射信号的dB数，为正数，在无穷大和0之间变化。
另一个用来表示反射的常用术语是电压驻波比(VSRW)，VSRW定义为射频包络的最大值与射频包络最小值的比值。VSWR的数值范围从1(无反射)到无限大(全反射)。
表示传输特性的最基本术语是传输系数，传输系数定义为被传输的电压除以入射电压。若被传输电压的绝对值大于入射电压的绝对值，则认为被测器件或者系统具有增益。若被传输电压的绝对值小于入射电压的绝对值，则认为被测系统具有插入损耗。
传输特性的另一个有用度量是群时延，它是信号通过被测器件的渡越时间随频率变化的量度。平均时延代表信号通过被测器件的平均越渡时间。
此外，在简单二端口网络下，S11 等效于被测器件的输入复反射系数或阻抗，S22 等效于被测器件的输出复反射系数或阻抗，用于表示反射特性。S21 为正向复传输系数，S12 为反向复传输系数，用于表示传输特性。
本发明实施例提供了一种用于检测窃电的方法，应用于低压配电台区中的智能断路器，智能断路器对应管理多个电表，如图1所示，该方法包括：
步骤101：获取智能断路器在第一时长的用电量和对应管理的每个电表在第一时长的用电量；
步骤102：根据智能断路器在第一时长的用电量和每个电表在第一时长的用电量确定智能断路器在第一时长的线损量；
步骤103：根据智能断路器在第一时长的线损量确定智能断路器在第一时长的线损门限值；
步骤104：将第一时长的线损门限值发送给每个电表，并检测是否有电表返回对应的网络关联度；
步骤105：在检测有电表返回对应的网络关联度的情况下，根据接收到的网络关联度确定发送网络关联度的电表所对应的特征值；
步骤106：将预设数量的特征值最大的电表确定为可疑电表。具体地，可以从确定的特征值(集合)中选择预设数量的最大的特征值(即，所选的特征值中的最小值大于未被选择的特征值中的最大值)，将所选的特征值对应的电表确定为可疑电表。在一个示例中，可以对确定的特征值进行排序(例如，从大到小)，将前预设数量的特征值所对应的电表确定为可疑电表。
具体地，本实施例中的电表可以是智能电表。智能断路器与电表可以通过载波通信技术进行通信。
实际应用时，第一时长可以基于判断需要进行设定。
此外，本实施例中的线损量指的是供电量与售电量的差值，一般包括技术线损和管理线损两部分，窃电导致的线损属于管理线损。
在一实施例中，根据接收到的网络关联度确定发送网络关联度的电表所对应的特征值包括：
利用公式(1)确定发送网络关联度的电表所对应的特征值：
Figure BDA0002952658690000071
其中，Ci表示发送网络关联度的电表i所对应的特征值，j为与电表i的有通信关系的电表，j∈Γ(i)，Γ(i)表示所有与电表i的有通信关系的电表的集合，Q表示Γ(i)中电表的数量，k表示第一时长，L(l)表示智能断路器在第l时刻的线损量，0＜l＜k，
Figure BDA0002952658690000072
表示电表i与电表j在第l时刻的网络关联度。
具体地，可以利用公式(2)确定智能断路器在第一时长的线损量：
Figure BDA0002952658690000073
其中，L(k)表示智能断路器在第一时长的线损量，e0(k)表示智能断路器在第一时长的用电量，C表示智能断路器管理的电表的个数，ei(k)表示电表i在第一时长的用电量，0＜i＜C。
在一实施例中，根据第一时长的线损量确定智能断路器在第一时长的线损门限值包括：
获取智能断路器在上一时长的线损量和上一时长的线损门限值；
根据智能断路器在第一时长的线损量、智能断路器在上一时长的线损量，智能断路器在上一时长的线损门限值，确定智能断路器在第一时长的线损门限值。
具体地，可以利用公式(3)确定智能断路器在第一时长的线损门限值：
V2(k)＝V2(k-1)+u×L(k-1) 公式(3)
其中，V2(k)表示智能断路器在第一时长的线损门限值，V2(k-1)表示智能断路器在上一时长的线损门限值，u表示常数，0＜u＜1，L(k-1)表示智能断路器在上一时长的线损量。
另外，本发明实施例还提供了一种用于检测窃电的方法，应用于低压配电台区中的电表，其中，在低压配电台区，一个智能断路器对应管理多个电表，如图2所示，该方法包括：
步骤201：获取电表在第一时长的数据序列关联度、电表在第一时长的功率门限值、电表在第一时长的网络关联度和电表在第一时长功率均值；
步骤202：接收电表对应的智能断路器发送过来的智能断路器在第一时长的线损门限值；
步骤203：判断电表在第一时长的数据序列关联度是否大于智能断路器在第一时长的线损门限值，电表在第一时长的功率均值是否小于电表在第一时长的功率门限值；
步骤204：在判断第一时长的数据序列关联度大于智能断路器在第一时长的线损门限值，且电表在第一时长的功率均值小于电表在第一时长的功率门限值时，向智能断路器返回电表在第一时长的网络关联度，以使得智能断路器根据网络关联度确定可疑电表。
具体地，本实施例中的电表可以是智能电表。智能断路器与电表可以通过载波通信技术进行通信。
实际应用时，第一时长可以基于判断需要进行设定。
此外，本实施例中的线损量指的是供电量与售电量的差值，一般包括技术线损和管理线损两部分，窃电导致的线损属于管理线损。
在一实施例中，方法还包括：
在判断第一时长的数据序列关联度小于或等于智能断路器在第一时长的线损门限值，或者电表在第一时长的功率均值大于或等于电表在第一时长的功率门限值时，以预设概率向智能断路器返回电表在第一时长的网络关联度。
实际应用时，预设概率可以基于需要进行设置。例如，当预设概率为30％时，则获取10次第一时长的数据，如果10次中每次第一时长的数据都满足第一时长的数据序列关联度小于或等于智能断路器在第一时长的线损门限值，或者电表在第一时长的功率均值大于或等于电表在第一时长的功率门限值，则将10次第一时长的数据随机上报3次第一时长的数据。
在一实施例中，获取电表在第一时长的数据序列关联度包括：
获取电表在第一时长的频谱特征序列；
根据电表在第一时长的频谱特征序列确定电表在第一时长的数据序列关联度。
具体地，可以利用公式(4)确定电表在第一时长的数据序列关联度：
Figure BDA0002952658690000091
其中，
Figure BDA0002952658690000092
表示电表i在第一时长的数据序列关联度，k表示第一时长，M为测量的频点总数，0＜h＜M，
Figure BDA0002952658690000093
表示电表i在第一时长的频谱特征序列中第h个频点的频谱特征值，
Figure BDA0002952658690000094
表示电表i在上一时长的频谱特征序列中第h个频点的频谱特征值。
在一实施例中，获取电表在第一时长的功率门限值包括：
获取电表在上一时长的电压均值；
根据电表在上一时长的电压均值确定电表在第一时长的功率门限值。
具体地，可以利用公式(5)确定电表在第一时长的功率门限值：
Figure BDA0002952658690000101
其中，V1(k)表示电表i在第一时长的功率门限值，Ui(k-1)表示电表i在上一时长的电压均值，α表示常数，0＜α＜1。
在一实施例中，获取电表在第一时长的网络关联度包括：
获取电表在第一时长的时间网络特性序列；
根据电表在第一时长的时间网络特性序列确定电表在第一时长的网络关联度。
具体地，可以利用公式(6)确定电表在第一时长的网络关联度：
Figure BDA0002952658690000102
其中，
Figure BDA0002952658690000103
表示电表i与电表j在第一时长的网络关联度，j为与电表i的有通信关系的电表，j∈Γ(i)，Γ(i)表示所有与电表i的有通信关系的电表的集合，M为测量的频点总数，
Figure BDA0002952658690000104
为复数，表示电表i与电表j在第一时长的时间网络特性序列中第h个频点的矢量传输特性，
Figure BDA0002952658690000105
为复数，表示电表i与电表j在上一时长的时间网络特性序列中第h个频点的矢量传输特性，k表示第一时长，0＜h＜M。
通过上述技术方案，获取智能断路器在第一时长的用电量和对应管理的每个电表在第一时长的用电量；根据智能断路器在第一时长的用电量和每个电表在第一时长的用电量确定智能断路器在第一时长的线损量；根据智能断路器在第一时长的线损量确定智能断路器在第一时长的线损门限值；将第一时长的线损门限值发送给每个电表，并检测是否有电表返回对应的网络关联度；在检测有电表返回对应的网络关联度的情况下，根据接收到的网络关联度确定发送网络关联度的电表所对应的特征值；将预设数量的特征值最大的电表确定为可疑电表。本发明实施例利用配电网络的矢量网络特性、频谱特性和用户的用电数据来分析配电网络是否存在窃电行为，使得分析结果更加准确。
下面结合应用实施例对本发明再作进一步详细的描述。
本应用实施例提出一种基于矢量网络特性分析、频谱特性分析和用电数据分析的低压台区窃电检测系统。如图3所示，整个系统包含智能断路器和智能电表两部分，一个智能断路器分管一定数量的智能电表。
同时，参见图4，本实施例中的智能电表包括控制器A1、电力线载波通信模块A2、网络特性测量输出A3、网络特性测量输入A4、频谱检测输入A5、耦合电路A6、用电量检测A7。电力线载波通信模块A2用于与智能断路器进行载波通信；网络特性测量输出A3和网络特性测量输入A4，用于利用耦合电路A6获取配电网络中的网络特性数据，并传输给控制器A1；频谱检测输入A5，用于利用耦合电路A6获取配电网络中的频谱数据，并传输给控制器A1；用电量检测A7，用于利用耦合电路A6获取配电网络中用户的用电数据(例如电压、电流、功率)，并传输给控制器A1；控制器A1基于获取的信息进行处理。本实施例中的频谱检测输入A5可理解为频谱检测模块，网络特性测量输出A3、网络特性测量输入A4可理解为矢量网络特性分析模块。
还需要说明说明的是，耦合电路A6连接电力线，电力线为低压电力线，通常电压为220V或者380V。
具体地，本实施例的窃电检测方法包括如下步骤：
步骤一：频谱检测模块A5采集电表的电压端口的供电电压的数据，并得到电压
Figure BDA0002952658690000111
根据电压
Figure BDA0002952658690000112
获得M个频点的频谱特征序列
Figure BDA0002952658690000113
其中，m为测量的频点总数，i为电表号，k为一段时间。
步骤二：矢量网络特性分析模块A4获取电表间的矢量网络频率特性，得到从电表i到电表j的矢量传输特性
Figure BDA0002952658690000121
电表i与电表j在k时间的网络特性序列为
Figure BDA0002952658690000122
j∈Γ(i)，其中，m为测量的频点总数，i、j为电表号，k为一段时间，Γ(i)表示电表i的距离小于门限的电表的集合。
步骤三：电量测量模块A7测量电表的电压和功率，得到电压均值Ui(k)、功率均值Pi(k)和用电量ei(k)，其中i为电表号，k为一段时间。
步骤四：智能断路器利用上述公式(2)计算k时刻的线损量。
步骤五：智能断路器根据步骤四中的线损量利用上述公式(3)计算线损门限值，并下发至各个电表。
步骤六：各电表根据步骤三中的电压均值Ui(k)利用上述公式(5)计算功率门限值。
步骤七：电表i根据步骤一得到的频谱特征序列利用上述公式(4)计算第k时间的数据序列关联度。
步骤八：电表i根据步骤二得到的时间网络特性序列利用上述公式(6)计算电表i与电表j在k时刻的网络关联度。
步骤九：当电表检测数据序列关联度
Figure BDA0002952658690000123
大于V2(k)，并且平均功率Pi(k)小于V1(k)时，上报数据；否则以概率ρ(大于0小于1的常数)上报数据。
步骤十：智能断路器从步骤九中上报的数据中得到电表的
Figure BDA0002952658690000124
利用上述公式(1)计算特征值。
步骤十一：根据特征值由大到小排序，将排序最前的若干(例如预设数量)电表节点标记为可疑节点。
实际应用时，参见图5，电表的处理过程如下：
步骤501：开始；之后执行步骤502；
步骤502；得到序列L(k)；之后执行步骤503；
步骤503：计算门限值V2(k)＝V2(k-1)+u×L(k-1)；之后执行步骤504；
步骤504：计算电表i在k时间段内的测量数据序列Ai(k)与前一时刻Ai(k-1)的关联度
Figure BDA0002952658690000131
之后执行步骤505；
步骤505：计算电表i与电表j构成的矢量网络特性序列Dij(k)与其前一时刻Dij(k-1)的关联度
Figure BDA0002952658690000132
之后执行步骤506；
步骤506：设置门限值
Figure BDA0002952658690000133
之后执行步骤507；
步骤507：判断是否
Figure BDA0002952658690000134
并且Pi(k)<V1(k)；
如果是
Figure BDA0002952658690000135
并且Pi(k)<V1(k)，则执行步骤508，如果不是，则执行步骤509；
步骤508：上报数据；之后执行步骤510；
步骤509：以概率p上报数据；之后执行步骤510；
步骤510：结束。
本应用实施例通过设置电压频谱检测以及矢量网络特性分析模块，将用电器的频谱，以及电表之间的矢量网络特性考虑在窃电分析之中，从而能够更精确地发现用户窃电行为。同时，本应用实施例使用多模态关联度分析电表之间测量数据，通过二次关联分析，获得用电/窃电行为和两个电表之间的多模态关联度；构建电表之间的网络通信关系，然后使用社交网络研究领域中的中心性分析方法获得电表的窃电用户排序，将可疑节点上报。即本实施例通过检测用户电器使用后的配电网络的矢量网络特性的变化来检测用户的窃电可能性，可以为供电企业提供对应信息用于防止窃电、线损治理。
本发明实施例还提供了一种智能断路器，智能断路器能够执行上述实施例中的方法。
本发明实施例还提供了一种电表，电表能够执行上述实施例中的方法。
本发明实施例还提供了一种存储介质，存储介质上存储有指令，指令用于使得机器执行上述任意一项实施例的方法。
本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现上述任意一项实施例的方法。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器A01、网络接口A02、显示屏A04、输入装置A05和存储器(图中未示出)。其中，该计算机设备的处理器A01用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括内存储器A03和非易失性存储介质A06。该非易失性存储介质A06存储有操作系统B01和计算机程序B02。该内存储器A03为非易失性存储介质A06中的操作系统B01和计算机程序B02的运行提供环境。该计算机设备的网络接口A02用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器A01执行时以实现一种用于检测窃电的方法。该计算机设备的显示屏A04可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置A05可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现上述用于检测窃电的方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flashRAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种用于检测窃电的方法，其特征在于，应用于低压配电台区中的智能断路器，所述智能断路器对应管理多个电表，所述方法包括：
获取所述智能断路器在第一时长的用电量和对应管理的每个电表在第一时长的用电量；
根据所述智能断路器在第一时长的用电量和所述每个电表在第一时长的用电量确定所述智能断路器在第一时长的线损量；
根据所述智能断路器在第一时长的线损量确定所述智能断路器在第一时长的线损门限值；
将所述第一时长的线损门限值发送给每个电表，并检测是否有电表返回对应的网络关联度；
在检测有电表返回对应的网络关联度的情况下，根据接收到的网络关联度确定发送所述网络关联度的电表所对应的特征值；
将预设数量的特征值最大的电表确定为可疑电表。
2.根据权利要求1所述的用于检测窃电的方法，其特征在于，所述根据所述第一时长的线损量确定所述智能断路器在第一时长的线损门限值包括：
获取所述智能断路器在上一时长的线损量和上一时长的线损门限值；
根据所述智能断路器在第一时长的线损量、所述智能断路器在上一时长的线损量，所述智能断路器在上一时长的线损门限值，确定所述智能断路器在第一时长的线损门限值。
3.根据权利要求1所述的用于检测窃电的方法，其特征在于，所述根据接收到的网络关联度确定发送所述网络关联度的电表所对应的特征值包括：
利用公式(1)确定发送所述网络关联度的电表所对应的特征值：
Figure FDA0002952658680000021
其中，Ci表示发送网络关联度的电表i所对应的特征值，j为与电表i的有通信关系的电表，j∈Γ(i)，Γ(i)表示所有与电表i的有通信关系的电表的集合，Q表示Γ(i)中电表的数量，k表示第一时长，L(l)表示智能断路器在第l时刻的线损量，0＜l＜k，
Figure FDA0002952658680000022
表示电表i与电表j在第l时刻的网络关联度。
4.一种用于检测窃电的方法，其特征在于，应用于低压配电台区中的电表，其中，在所述低压配电台区，一个智能断路器对应管理多个电表，所述方法包括：
获取所述电表在第一时长的数据序列关联度、所述电表在第一时长的功率门限值、所述电表在第一时长的网络关联度和所述电表在第一时长功率均值；
接收所述电表对应的智能断路器发送过来的所述智能断路器在第一时长的线损门限值；
判断所述电表在第一时长的数据序列关联度是否大于所述智能断路器在第一时长的线损门限值，所述电表在第一时长的功率均值是否小于所述电表在第一时长的功率门限值；
在判断所述第一时长的数据序列关联度大于所述智能断路器在第一时长的线损门限值，且所述电表在第一时长的功率均值小于所述电表在第一时长的功率门限值时，向所述智能断路器返回所述电表在第一时长的网络关联度，以使得所述智能断路器根据所述网络关联度确定可疑电表。
5.根据权利要求4所述的用于检测窃电的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在判断所述第一时长的数据序列关联度小于或等于所述智能断路器在第一时长的线损门限值，或者所述电表在第一时长的功率均值大于或等于所述电表在第一时长的功率门限值时，以预设概率向所述智能断路器返回所述电表在第一时长的网络关联度。
6.根据权利要求4所述的用于检测窃电的方法，其特征在于，所述获取所述电表在第一时长的数据序列关联度包括：
获取所述电表在第一时长的频谱特征序列；
根据所述电表在第一时长的频谱特征序列确定所述电表在第一时长的数据序列关联度。
7.根据权利要求4所述的用于检测窃电的方法，其特征在于，所述获取所述电表在第一时长的功率门限值包括：
获取所述电表在上一时长的电压均值；
根据所述电表在上一时长的电压均值确定所述电表在第一时长的功率门限值。
8.根据权利要求4所述的用于检测窃电的方法，其特征在于，所述获取所述电表在第一时长的网络关联度包括：
获取所述电表在第一时长的时间网络特性序列；
根据所述电表在第一时长的时间网络特性序列确定所述电表在第一时长的网络关联度。
9.一种智能断路器，其特征在于，所述智能断路器能够执行根据权利要求1至3中任意一项所述的用于检测窃电的方法。
10.一种电表，其特征在于，所述电表能够执行根据权利要求4至8中任意一项所述的用于检测窃电的方法。
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070200553A1 (en) * 2006-02-10 2007-08-30 Roger Morrison Electrical profile monitoring system for detection of atypical consumption
US20160117326A1 (en) * 2014-10-28 2016-04-28 Oracle International Corporation Correlating consumption and voltage data to identify line loss in an electric grid
CN109521312A (zh) * 2019-01-30 2019-03-26 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种非技术线损检测方法、装置及系统
CN109655664A (zh) * 2018-12-11 2019-04-19 全球能源互联网研究院有限公司 一种基于负荷特征模型库的窃电智能诊断方法和设备
CN110322371A (zh) * 2019-07-08 2019-10-11 长沙理工大学 基于多元线性回归分析的高损台区用电异常用户检测定位方法
CN110988422A (zh) * 2019-12-19 2020-04-10 北京中电普华信息技术有限公司 一种窃电识别方法、装置及电子设备
CN111507611A (zh) * 2020-04-15 2020-08-07 北京中电普华信息技术有限公司 一种确定窃电嫌疑用户的方法及系统
CN111651721A (zh) * 2020-06-15 2020-09-11 四川中电启明星信息技术有限公司 一种基于时空关联矩阵的反窃电预警方法
WO2020252785A1 (zh) * 2019-06-21 2020-12-24 西门子股份公司 用电异常识别方法、装置和计算机可读存储介质

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070200553A1 (en) * 2006-02-10 2007-08-30 Roger Morrison Electrical profile monitoring system for detection of atypical consumption
US20160117326A1 (en) * 2014-10-28 2016-04-28 Oracle International Corporation Correlating consumption and voltage data to identify line loss in an electric grid
CN109655664A (zh) * 2018-12-11 2019-04-19 全球能源互联网研究院有限公司 一种基于负荷特征模型库的窃电智能诊断方法和设备
CN109521312A (zh) * 2019-01-30 2019-03-26 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种非技术线损检测方法、装置及系统
WO2020252785A1 (zh) * 2019-06-21 2020-12-24 西门子股份公司 用电异常识别方法、装置和计算机可读存储介质
CN110322371A (zh) * 2019-07-08 2019-10-11 长沙理工大学 基于多元线性回归分析的高损台区用电异常用户检测定位方法
CN110988422A (zh) * 2019-12-19 2020-04-10 北京中电普华信息技术有限公司 一种窃电识别方法、装置及电子设备
CN111507611A (zh) * 2020-04-15 2020-08-07 北京中电普华信息技术有限公司 一种确定窃电嫌疑用户的方法及系统
CN111651721A (zh) * 2020-06-15 2020-09-11 四川中电启明星信息技术有限公司 一种基于时空关联矩阵的反窃电预警方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
QICHANG DUAN等: "Study on an Anti Power-Stealing Monitoring System for a Rural Power Grid in China", INTERNATIONAL JOURNAL OF EMERGING ELECTRIC POWER SYSTEMS, vol. 9, no. 05, 31 December 2008 (2008-12-31), pages 1 - 2 *
唐冬来 等: "基于时空关联矩阵的配电台区反窃电预警方法", 电力系统自动化, vol. 44, no. 19, 27 July 2020 (2020-07-27), pages 168 - 176 *
朴在林 等: "电能表电压、电流回路断线实时监测器的研制", 东北电力技术, no. 08, 30 August 1997 (1997-08-30), pages 1 - 3 *
李培法 等: "基于相关度的窃电用户自动识别方法", 农村电气化, no. 09, 10 September 2020 (2020-09-10), pages 15 - 17 *

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