CN113011997A - 电网用户用电异常行为检测方法 - Google Patents

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CN113011997A CN202110192632.2A CN202110192632A CN113011997A CN 113011997 A CN113011997 A CN 113011997A CN 202110192632 A CN202110192632 A CN 202110192632A CN 113011997 A CN113011997 A CN 113011997A
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Abstract

本发明提供一种电网用户用电异常行为检测方法，包括步骤：S1：采集获取用户用电数据；S2：对用户用电数据进行数据预处理，获得训练集；S3：构建基于AdaBoost集成学习的用电异常检测模型；S4：利用训练集对用电异常检测模型进行训练；S5：向训练后的用电异常检测模型输入用户特征数据；S6：进行异常用电行为分析与识别；S7：用电异常检测模型输出分类结果；S8：使用分类性能指标评价分类结果。本发明的一种电网用户用电异常行为检测方法，利用电力企业现有系统所提供数据实现反窃电分析，对窃电嫌疑用户行为进行推测和诊断，精准识别重大窃电嫌疑用户，提高反窃电工作成效，加强我国电力企业对电能输出的高效监管力度。

Description

电网用户用电异常行为检测方法
技术领域
本发明涉及大数据检测电网用户用电异常领域，尤其涉及一种电网用户用电异常行为检测方法。
背景技术
随着科学技术的不断提高，计算机科学日益成熟，其强大的计算功能被人们深刻地认识到，大数据检测窃电行为已经深入到许多电力公司。目前，应用于用电数据异常检测方面的有效方法可归纳为基于传统方法、基于数据挖掘两大类。传统方法涵盖了状态估计、矩阵分解、博弈论等。
虽然应用于用电数据异常检测方面的传统方法(状态估计法、矩阵分解法、博弈论等)正确率很髙，但模型的泛化能力较差。在处理小规模数据的问题时实用效果并不突出，可解释性较差。
发明内容
针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种电网用户用电异常行为检测方法，利用电力企业现有系统所提供数据实现反窃电分析，对窃电嫌疑用户行为进行推测和诊断，精准识别重大窃电嫌疑用户，提高反窃电工作成效，加强我国电力企业对电能输出的高效监管力度。通过采用强有力的窃电监控识别手段，加大窃电的查处惩治力度，维护正常的供用电秩序，保障公司经营效益。
为了实现上述目的，本发明提供一种电网用户用电异常行为检测方法，包括步骤：
S1：采集获取用户用电数据；
S2：对所述用户用电数据进行数据预处理，获得训练集；
S3：构建基于AdaBoost集成学习的一用电异常检测模型；
S4：利用所述训练集对所述用电异常检测模型进行训练，获得训练后的所述用电异常检测模型；
S5：向训练后的所述用电异常检测模型输入用户特征数据；
S6：所述用电异常检测模型进行异常用电行为分析与识别；
S7：所述用电异常检测模型输出分类结果，所述分类结果包括窃电用户；
S8：使用分类性能指标评价分类结果。
优选地，所述S2进一步包括步骤：
S21：根据所述用户用电数据的异常情况，对所述用户用电数据进行相应的填充、清洗和修改操作，获得真实数据；
S22：随机选取10％的所述真实数据作为用户用电异常样本；
S23：按照六种不同的公式修改所述用户用电异常样本，获得所述训练集。
优选地，所述六种不同的公式包括公式(1)、公式(2)、公式(3)、公式(4)、公式(5)和公式(6)：
h1(xt)＝αxt，α∈(0.2，0.8) (1)；
其中，h1(xt)表示t时刻按公式(1)修改后的用电量，α表示修改常系数，x表示原始用户用电量，t表示指定的某一时间；
Figure BDA0002945670460000021
其中，h2(xt)表示t时刻按公式(2)修改后的用电量，γ表示随机设定的分界值；
h3(xt)＝x48-t (3)；
其中，h3(xt)表示t时刻按公式(3)修改后的用电量；
h4(xt)＝max{xt-γ，0} (4)；
其中，h4(xt)表示t时刻按公式(4)修改后的用电量；
Figure BDA0002945670460000022
其中，h5(xt)表示t时刻按公式(5)修改后的用电量，t1表示设定t时刻之前的某一时间，t2表示设定t时刻之后的某一时间。
h6(xt)＝mean(x) (6)；
其中，h6(xt)表示t时刻按公式(6)修改后的用电量，mean(x)表示对用电量x求均值。
优选地，所述S3步骤进一步包括步骤：
S31：给定数据集：(x1，y1)，(x2，y2)，...(xN，yN)，其中yi＝{0，1}；其中N表示用电数据总数量，xN表示用户每天用电量，yN表示窃电标签，窃电标签的值等于1代表未窃电，窃电标签的值等于0代表窃电，i表示自然数；
S32：初始化数据的权值分部向量D1＝(W11，W12，...，W1N)＝(1/N，1/N，...，1/N)；其中W1N表示第1次迭代时第N个样本的权值；
S33：迭代运算，直至设定值，进行t＝1，2，...T次迭代，t表示迭代次数，T表示最大迭代次数；
S34：按弱分类器权重值αt组合各个弱分类器，得到所述用电异常检测模型。
优选地，所述S33步骤进一步包括步骤：
S331：选取一个当前误差率最低的所述弱分类器，计算该弱分类器在权重分布Di的预测误差率ei：
Figure BDA0002945670460000031
其中，P(hi(xi)≠yi)表示预测类别不等于真实类别的概率，hi(xi)表示弱分类器对样本的分类，wti表示权重系数，I(hi(xi)≠yi)表示若分类错误则I()值取1，反之取0；
S332：计算所述弱分类器在集成分类器中所占权重αi：
Figure BDA0002945670460000032
其中，ei表示预测误差率；
S333：更新训练样本所述权重分布，获得更新后权重分布Di+1：
Figure BDA0002945670460000033
其中，αi表示弱分类器的权重，Zi为归一化常数，
Figure BDA0002945670460000041
优选地，所述S4步骤进一步包括步骤：
S41：确定所述弱分类器类型；
S42：确定所述弱分类器个数和权重缩减系数；
S43：利用所述训练集训练所述弱分类器；
S44：测试所述弱分类器。
优选地，所述S41步骤中，用生成的所述训练集对常见的BP、DT、SVM和KNN四种算法进行训练对比，确定所述弱分类器类型。
优选地，所述S4步骤中，还包括步骤：控制所述用电异常检测模型的学习率，绘制学习器个数分类错误率曲线，确定最佳弱学习器和学习率。
优选地，所述S8步骤中，使用查全率、查准率和精度检测所述用电异常检测模型的分类性能，输出混淆矩阵，分析所述用电异常检测模型的所述弱分类器识别窃电用户的分类性能。
本发明由于采用了以上技术方案，使其具有以下有益效果：
本发明通过构建基于AdaBoost集成学习的用电异常检测模型，进一步提高窃电检测的准确率与检测效率；对加强我国电力企业对电能输出的高效监管力度、加大窃电的查处惩治力度、维护正常的供用电秩序、保障公司经营效益起到了积极的作用。
附图说明
图1为本发明实施例的电网用户用电异常行为检测方法的流程图；
图2为本发明实施例的数据预处理的流程图；
图3为本发明实施例的对用电异常检测模型进行训练的流程图。
具体实施方式
下面根据附图1～图3，给出本发明的较佳实施例，并予以详细描述，使能更好地理解本发明的功能、特点。
请参阅图1～图3，本发明实施例的一种电网用户用电异常行为检测方法，包括步骤：
S1：采集获取用户用电数据；
S2：对用户用电数据进行数据预处理，获得训练集；
其中，S2进一步包括步骤：
S21：根据用户用电数据的异常情况，对用户用电数据进行相应的填充、清洗和修改操作，获得真实数据；
S22：随机选取10％的真实数据作为用户用电异常样本；
S23：按照六种不同的公式修改用户用电异常样本，获得训练集。
优选地，六种不同的公式包括公式(1)、公式(2)、公式(3)、公式(4)、公式(5)和公式(6)：
h1(xt)＝αxt，α∈(0.2，0.8) (1)；
其中，h1(xt)表示t时刻按公式(1)修改后的用电量，α表示改常系数，x表示原始用户用电量，t表示指定的某一时间；
Figure BDA0002945670460000051
其中，h2(xt)表示t时刻按公式(2)修改后的用电量，γ表示随机设定的分界值；
h3(xt)＝x48-t (3)；
其中，h3(xt)表示t时刻按公式(3)修改后的用电量；
h4(xt)＝max{xt-γ，0} (4)；
其中，h4(xt)表示t时刻按公式(4)修改后的用电量；
Figure BDA0002945670460000052
其中，h5(xt)表示t时刻按公式(5)修改后的用电量，t1表示设定t时刻之前的某一时间，t2表示设定t时刻之后的某一时间；
h6(xt)＝mean(x) (6)；
其中，h6(xt)表示t时刻按公式(6)修改后的用电量，mean(x)表示对用电量x求均值。
本实施例根据电力企业发布的爱尔兰原始的用户真实用电数据，结合数据的实际状况及特征，设计了合理的数据预处理过程(修改、清洗、填充)。针对每一类真实用电用户数据其中随机取出10％的数据作为用户用电异常样本，并按6种不同的公式方法修改这部分数据。
S3：构建基于AdaBoost集成学习的一用电异常检测模型；
其中，S3步骤进一步包括步骤：
S31：给定数据集：(x1，y1)，(x2，y2)，...(xN，yN)，其中yi＝{0，1}；其中N表示用电数据总数量，xN表示用户每天用电量，yN表示窃电标签，窃电标签的值等于1代表未窃电，窃电标签的值等于0代表窃电，i表示自然数；
S32：初始化数据的权值分部向量D1＝(W11，W12，...，W1N)＝(1/N，1/N，...，1/N)；其中W1N表示第1次迭代时第N个样本的权值；
S33：迭代运算，直至设定值，进行t＝1，2，...T次迭代，t表示迭代次数，T表示最大迭代次数；
其中，S33步骤进一步包括步骤：
S331：选取一个当前误差率最低的弱分类器，计算该弱分类器在权重分布Di的预测误差率ei：
Figure BDA0002945670460000061
其中，P(hi(xi)≠yi)表示预测类别不等于真实类别的概率，hi(xi)表示弱分类器对样本xi的分类，wti表示权重系数，I(hi(xi)≠yi)表示若分类错误则I()值取1，反之取0；
S332：计算弱分类器在集成分类器中所占权重αi：
Figure BDA0002945670460000062
其中，ei表示预测误差率；
S333：更新训练样本权重分布，获得更新后权重分布Di+1：
Figure BDA0002945670460000063
其中，αi表示弱分类器的权重，Zi为归一化常数，
Figure BDA0002945670460000064
S34：按弱分类器权重值αt组合各个弱分类器，得到用电异常检测模型。
S4：利用训练集对用电异常检测模型进行训练，获得训练后的用电异常检测模型；
其中，S4步骤进一步包括步骤：
S41：确定弱分类器类型；
S42：确定弱分类器个数和权重缩减系数；
S43：利用训练集训练弱分类器；
S44：测试弱分类器。
S41步骤中，用生成的训练集对常见的BP、DT、SVM和KNN四种算法进行训练对比，确定弱分类器类型。
S4步骤中，还包括步骤：控制用电异常检测模型的学习率，绘制学习器个数分类错误率曲线，确定最佳弱学习器和学习率。
S5：向训练后的用电异常检测模型输入用户特征数据；
S6：用电异常检测模型进行异常用电行为分析与识别；
S7：用电异常检测模型输出分类结果，分类结果包括窃电用户；
S8：使用分类性能指标评价分类结果。
优选地，S8步骤中，使用查全率、查准率和精度检测用电异常检测模型的分类性能，输出混淆矩阵，分析用电异常检测模型的弱分类器识别窃电用户的分类性能。
本发明实施例的提供了基于AdaBoost集成学习的窃电检测方法。利用爱尔兰智能电表数据集进行对比，验证了本方法的精确性与有效性。进一步提高窃电检测模型的准确率与检测效率。
基于AdaBoost集成学习识别电网用户用电异常行为的精度较优。经过与BP、DT、SVM、KNN四种算法进行训练对比，确定AdaBoost集成学习的弱学习器。得到AdaBoost集成学习分类用户用电异常的精度，如表1所示。
表1 Adaboost在6个只含单一窃电数据集上的精度(ACC)测试结果表
数据集1 数据集2 数据集3 数据集4 数据集5 数据集6
AdaBoost 89.3％ 97.3％ 98.3％ 93.2％ 99.0％ 98.9％
本次实验基于电力企业发布的真实用户用电数据。利用电力企业现有系统所提供数据实现反窃电分析，对窃电嫌疑用户行为进行推测和诊断，精准识别重大窃电嫌疑用户，对加强我国电力企业对电能输出的高效监管力度、加大窃电的查处惩治力度、维护正常的供用电秩序、保障公司经营效益起到了积极地作用。
以上结合附图实施例对本发明进行了详细说明，本领域中普通技术人员可根据上述说明对本发明做出种种变化例。因而，实施例中的某些细节不应构成对本发明的限定，本发明将以所附权利要求书界定的范围作为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种电网用户用电异常行为检测方法，包括步骤：
S1：采集获取用户用电数据；
S2：对所述用户用电数据进行数据预处理，获得训练集；
S3：构建基于AdaBoost集成学习的一用电异常检测模型；
S4：利用所述训练集对所述用电异常检测模型进行训练，获得训练后的所述用电异常检测模型；
S5：向训练后的所述用电异常检测模型输入用户特征数据；
S6：所述用电异常检测模型进行异常用电行为分析与识别；
S7：所述用电异常检测模型输出分类结果，所述分类结果包括窃电用户；
S8：使用分类性能指标评价分类结果。
2.根据权利要求1所述的电网用户用电异常行为检测方法，其特征在于，所述S2进一步包括步骤：
S21：根据所述用户用电数据的异常情况，对所述用户用电数据进行相应的填充、清洗和修改操作，获得真实数据；
S22：随机选取10％的所述真实数据作为用户用电异常样本；
S23：按照六种不同的公式修改所述用户用电异常样本，获得所述训练集。
3.根据权利要求2所述的电网用户用电异常行为检测方法，其特征在于，所述六种不同的公式包括公式(1)、公式(2)、公式(3)、公式(4)、公式(5)和公式(6)：
h1(xt)＝αxt，α∈(0.2，0.8) (1)；
其中，h1(xt)表示t时刻按公式(1)修改后的用电量，α表示修改常系数，x表示原始用户用电量，t表示指定的某一时间；
Figure FDA0002945670450000011
其中，h2(xt)表示t时刻按公式(2)修改后的用电量，γ表示随机设定的分界值。
h3(xt)＝x48-t (3)；
其中，h3(xt)表示t时刻按公式(3)修改后的用电量；
h4(xt)＝max{xt-γ，0} (4)；
其中，h4(xt)表示t时刻按公式(4)修改后的用电量；
Figure FDA0002945670450000021
其中，h5(xt)表示t时刻按公式(5)修改后的用电量，t1表示设定t时刻之前的某一时间，t2表示表示设定t时刻之后的某一时间；
h6(xt)＝mean(x) (6)；
其中，h6(xt)表示t时刻按公式(6)修改后的用电量，mean(x)表示对用电量x求均值。
4.根据权利要求1所述的电网用户用电异常行为检测方法，其特征在于，所述S3步骤进一步包括步骤：
S31：给定数据集：(x1，y1)，(x2，y2)，...(xN，yN)，其中yi＝{0，1}；其中N表示用电数据总数量，xN表示用户每天用电量，yN表示窃电标签，窃电标签的值等于1代表未窃电，窃电标签的值等于0代表窃电，i表示自然数；
S32：初始化数据的权值分部向量D1＝(W11，W12，...，W1N)＝(1/N，1/N，...，1/N)；其中W1N表示第1次迭代时第N个样本的权值；
S33：迭代运算，直至设定值，进行t＝1，2，...T次迭代，t表示迭代次数，T表示最大迭代次数；
S34：按弱分类器权重值αt组合各个弱分类器，得到所述用电异常检测模型。
5.根据权利要求4所述的电网用户用电异常行为检测方法，其特征在于，所述S33步骤进一步包括步骤：
S331：选取一个当前误差率最低的所述弱分类器，计算该弱分类器在权重分布Di的预测误差率ei：
Figure FDA0002945670450000022
其中，P(hi(xi)≠yi)表示预测类别不等于真实类别的概率，hi(xi)弱分类器对样本的分类，wti表示权重系数，I(hi(xi)≠yi)表示若分类错误则I()值取1，反之取0；
S332：计算所述弱分类器在集成分类器中所占权重αi：
Figure FDA0002945670450000031
其中，ei表示预测误差率；
S333：更新训练样本所述权重分布，获得更新后权重分布Di+1：
Figure FDA0002945670450000032
其中，αi表示弱分类器的权重，Zi为归一化常数，
Figure FDA0002945670450000033
6.根据权利要求4所述的电网用户用电异常行为检测方法，其特征在于，所述S4步骤进一步包括步骤：
S41：确定所述弱分类器类型；
S42：确定所述弱分类器个数和权重缩减系数；
S43：利用所述训练集训练所述弱分类器；
S44：测试所述弱分类器。
7.根据权利要求6所述的电网用户用电异常行为检测方法，其特征在于，所述S41步骤中，用生成的所述训练集对常见的BP、DT、SVM和KNN四种算法进行训练对比，确定所述弱分类器类型。
8.根据权利要求6所述的电网用户用电异常行为检测方法，其特征在于，所述S4步骤中，还包括步骤：控制所述用电异常检测模型的学习率，绘制学习器个数分类错误率曲线，确定最佳弱学习器和学习率。
9.根据权利要求6所述的电网用户用电异常行为检测方法，其特征在于，所述S8步骤中，使用查全率、查准率和精度检测所述用电异常检测模型的分类性能，输出混淆矩阵，分析所述用电异常检测模型的所述弱分类器识别窃电用户的分类性能。
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