CN113705688B - 一种电力用户异常用电行为检测方法和系统 - Google Patents
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Abstract
一种电力用户异常用电行为检测方法和系统，包括如下步骤：1)通过非侵入式负荷监测得到用户用电数据；2)采用深度Q网络学习方法对用户用电数据进行处理得到用户用电行为模式图，其包括已查实的异常的用户用电行为模式图；3)对已查实的异常的用户用电行为模式图提取用电行为特征；4)根据提取的用电行为特征建立多个分析模型；5)采用Q网络学习方法对多个分析模型分别进行训练和评估，选取评估效果最优的分析模型；6)采用评估效果最优的分析模型来检测用户的用电行为是否异常。本发明对电能数据的监测及合理化的提取、利用，将有利于实现配电网合理化配送电力、最大效率使用已有电能。
Description
技术领域
本发明涉及非侵入式配用电检测领域，特别是指一种电力用户异常用电行为检测方法和系统。
背景技术
随着信息化、数字化程度的不断提高，大数据时代已然到来，从海量冗杂的价值较低的数据中挖掘出有价值的信息，并提炼出共性部分、构成一有效的数学模型，已经成为了各行各业密切关注的热点问题。对于电力行业而言，随着电力系统信息化程度的不断提高、配用电数据量的迅速增长，各类配套装置及系统都有着大量的数据需要处理，数据类型繁杂，数据规模庞大，数据内蕴含的事件信息众多，但现在仍面临着“数据众多，信息匮乏”的重要问题，需要一种行之有效的数据监测方式来解决此类问题。
数据源众多所导致的只是数据量、数据规模庞大的问题，而由于多种通信故障、元器件故障、设备故障、工频市电的波动以及用户异常行为导致的数据异常的情况才是目前的工程难题。数据的量可由算法的反复运行来解决，而数据的异常则需要建立特殊的、具有一定自主学习、自我更新的数学模型才能解决。这些异常的用电数据会影响电能数据的准确性、完备性、自洽性和动态性，但其中也蕴含了配电网的重要事件信息，因此研究适用于大规模用电数据挖掘的算法，并筛选有效的异常状况发现模型，从而对异常用电信息进行分析、辨识和处理，对于电力行业分析挖掘事件信息和配电网技术的发展具有重要意义。
早期的断路器仅具有开端电路、开断正常负荷电流以及故障电流的功能，无法对线路上的电能数据进行监测。而传统意义上的设备故障及用户异常用电上的监测，往往采用的是现场监测的方法，即技术人员前往第一现场进行用电状况及故障状况的排查。在信息化、数字化时代，这种浪费人力物力资源且效率较低的方式应当予以改进，有效降低异常用电信息的排查难度。
发明内容
本发明的主要目的在于克服现有技术中的上述缺陷，提出一种电力用户异常用电行为检测方法和系统，有利于实现配电网合理化配送电力、最大效率使用已有电能。
本发明采用如下技术方案：
一种电力用户异常用电行为检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)通过非侵入式负荷监测得到用户用电数据；
2)采用深度Q网络学习方法对用户用电数据进行处理得到用户用电行为模式图，其包括已查实的异常的用户用电行为模式图；
3)对已查实的异常的用户用电行为模式图提取用电行为特征；
4)根据提取的用电行为特征建立多个分析模型；
5)采用Q网络学习方法对多个分析模型分别进行训练和评估，选取评估效果最优的分析模型；
6)采用评估效果最优的分析模型来检测用户的用电行为是否异常。
所述步骤1)中，所述用户用电数据至少包括用电设备能耗情况与用户用电规律。
所述步骤2)中，所述用户用电行为模式图还包括有正常的用户用电行为模式图和疑似异常的用户用电行为模式图；则步骤6)中，可采用评估效果最优的分析模型对疑似异常的用户用电行为模式图进行检测，判断用户的用电行为是否异常。
所述步骤3)中，提取的用电行为特征包括有日用电特征、周用电量特征、月用电量特征、季用电量特征、年用电量特征、总用电量特征、0值特征、空值特征、随机性特征和正态性特征。
所述步骤4)中，多个分析模型包括有K-Means聚类算法模型、Apriori算法模型和线性回归算法模型。
将步骤3)中提取的用电行为特征均分为K+1个调度时段，其中调度时段k∈{0,1，…K}：所述步骤5)中，采用Q网络学习方法对分析模型进行训练，具体包括如下：
构造深度Q网络，包括当前值网络和目标值网络，初始化当前值网络权重参数θi、目标值网络权重参数θi -＝θi，输入序列宽度W、经验池容量D、批训练样本数B、学习因子a、贪心概率e和折扣因子Y，i为提取的用户行为特征数，定义任意一个样本轨道为m，样本轨道总数为M，且令m＝0；
5.1)令k＝0,随机初始化当前状态sk；
5.2)构造深度Q网络的输入序列其包括当前状态sk和记录的前W个决策时刻的状态和动作，当k<W时,φk＝{s0,a0,...,sk-1,ak-1,sk}，s0为调度时段0的当前状态，a0为调度时段0的学习因子，sk-1为调度时段k-1的初始状态，ak-1为调度时段k-1的学习因子，sk为调度时段k的当前状态；当k>W时,/>将序列/>输入到当前值网络，当前值网络的输出/>用来评估当前状态行动对的值函数，选取最小Q值对应的行动agreedy，同时，随机选取有效行动arand，采用ε-贪心策略选取行动ak,若ε<rand(0,1)成立，则将agreedy赋值给ak，否则将arand赋值给ak,逐渐减小ε的取值；
5.3)区域用户用电执行决策时刻tk的行动ak,并观察决策周期内产生的运行代价ckCk,经过一个决策周期后，观察下一决策时刻的状态sk+1并构造输入序列将一个学习样本/>存储到经验池，判断经验池内学习样本数是否大于经验池容量D，若是，则移除记忆最久远的一条样本；
5.4)判断经验池内学习样本数是否大于批训练样本数B，若是，则从经验池中随机抽取B条学习样本对当前值网络进行批训练，并判断k与K的大小，即若k<K，则k＝k+1，返回至步骤5.2)；若k＝K，则m＝m+l；
5.5)若m<M，则返回至步骤5.1)；否则结束循环，完成当前值网络的参数训练,依据训练评估效果得到最优策略π*，即为最优的分析模型所对应的分析策略。
所述步骤5)中，对训练好的多个分析模型进行评估，选取最优的分析模型具体为：对分析模型进行测试，将得到的异常的用户用电清单和已知的用户清单进行比对，根据准确率对多个分析模型进行评估，选择准确率高的分析模型。
所述Q学习算法是智能体从环境状态到智能体动作行为的策略学习，从而获取最大的奖励值；其学习过程包括有反复试验探索和奖励延迟，根据奖励值的大小分析判定疑似异常用电行为的用户是否存在异常用电行为。
一种电力用户异常用电行为检测系统，其特征在于，包括如下：
非侵入式负荷监测模块，用于获取用户用电数据；
图谱分类模块，采用深度Q网络学习方法对用户用电数据进行处理得到用户用电行为模式图，其包括已查实的异常的用户用电行为模式图；
特征提取模块，对已查实的异常的用户用电行为模式图提取用电行为特征；
用电分析模块，根据提取的用电行为特征建立多个分析模型，采用Q网络学习方法对多个分析模型分别进行训练和评估，选取评估效果最优的分析模型。
所述非侵入式负荷监测模块是在电力入口处安装传感器仪表来收集和监测终端用户的数据，将用户总负荷信息分解为各用电设备的信息，进而获取用电设备能耗情况和用户用电规律。
由上述对本发明的描述可知，与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
本发明将传统断路器与非侵入式配用负荷监测装置进行组合，基于能源物联网，采用深度Q网络学习基于大量的电能使用数据建立电力用户异常用电行为检测方法及系统，通过对海量样本的数据挖掘，提取正常用电用户的行为特征、异常用电用户的行为特征，建立反异常用电大数据分析模型和深度Q网络学习模型，实现物联网在反异常用电行为方面的应用。旨在实现以下功能：
①监测个人用户的用电习惯，合理调控该地区的电能分配。
②监测工业工厂的用电量，避免偷电、漏电、电能供应不足的情况。
③汇总用电数据，集中深入分析，挖掘其潜在价值。
对电能数据实施非侵入式配用负荷监测相对于侵入式配用负荷监测更加经济有效，对电能数据的监测及合理化的提取、利用，将有利于实现配电网合理化配送电力、最大效率化使用已有电能。对电能的合理化配送及运用，将能合理保障居民用电的需求，是全体公民的社会性福祉，也将推进“和谐社会”“智能社会”的建设进程。
附图说明
图1为本发明流程图。
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详述。
具体实施方式
以下通过具体实施方式对本发明作进一步的描述。
参见图1，一种电力用户异常用电行为检测方法，包括如下步骤：
1)通过非侵入式负荷监测获取用户用电数据。其中，用户用电数据至少包括用电设备能耗情况与用户用电规律。
具体的，在电力入口处安装仪表或者传感器来监测和收集终端用户的数据，通过详细分析采集的数据，从中提取出负荷的特征来对负荷进行识别，其实质就是负荷分解，即将用户总负荷信息分解为各用电设备的信息，进而获取用电设备能耗情况与用户用电规律等用电信息。
2)采用深度Q网络学习方法对用户用电数据进行处理得到用户用电行为模式图，其包括已查实的异常的用户用电行为模式图。
深度Q网络学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。通过深度Q网络学习方法，可以得到数据的共同特征。对所得的用户用电数据进行处理，得到用户用电行为模式图。
该步骤中，对深度Q网络学习结果，也就是用户用电行为模式图进行分析，结合业务经验和已经查实的异常用电情况，对所得的用户用电行为模式图进行划分，分成：正常的用户用电行为模式图，已查实的异常的用户用电行为模式图，以及疑似异常的用户用电行为模式图等。
3)对已查实的异常的用户用电行为模式图提取用电行为特征。
对已查实的异常的用户用电行为模式图进行分析，提取此类用电行为模式用户的用电特征，具体包括：日用电特征(最大值、最小值、平均值、方差、偏度、峰度、迷你距、中位数、上四分位数、下四分位数、四分位差)、周用电量特征、月用电量特征、季用电量特征、年用电量特征、总用电量特征、0值特征、空值特征、随机性特征、正态性特征等。
4)根据提取的用电行为特征建立多个分析模型。可用提取的特征值建立K-Means聚类算法模型、Apriori算法模式、线性回归算法模型等。
5)采用Q网络学习方法对多个分析模型分别进行训练和评估，选取评估效果最优的分析模型。
将步骤3)中提取的用电行为特征均分为K+1个调度时段，其中调度时段k∈{0,1，…K}。
其中，对步骤4)中所搭建的多个分析模型采用采用Q网络学习方法对分析模型进行训练，具体包括如下：
构造深度Q网络，包括当前值网络和目标值网络，初始化当前值网络权重参数θi、目标值网络权重参数θi -＝θi，输入序列宽度W、经验池容量D、批训练样本数B、学习因子a、贪心概率e和折扣因子Y，i为提取的用户行为特征数，定义任意一个样本轨道为m，样本轨道总数为M，且令m＝0；
5.1)令k＝0,随机初始化当前状态sk；
5.2)构造深度Q网络的输入序列其包括当前状态sk和记录的前W个决策时刻的状态和动作，当k<W时,φk＝{s0,a0,...,sk-1,ak-1,sk}，s0为调度时段0的当前状态，a0为调度时段0的学习因子，sk-1为调度时段k-1的初始状态，ak-1为调度时段k-1的学习因子，sk为调度时段k的当前状态；当k>W时,/>将序列/>输入到当前值网络，当前值网络的输出/>用来评估当前状态行动对的值函数，选取最小Q值对应的行动agreedy，同时，随机选取有效行动arand，采用ε-贪心策略选取行动ak,若ε<rand(0,1)成立，则将agreedy赋值给ak，否则将arand赋值给ak,逐渐减小ε的取值；
5.3)区域用户用电执行决策时刻tk的行动ak,并观察决策周期内产生的运行代价ckCk,经过一个决策周期后，观察下一决策时刻的状态sk+1并构造输入序列将一个学习样本/>存储到经验池，判断经验池内学习样本数是否大于经验池容量D，若是，则移除记忆最久远的一条样本；
5.4)判断经验池内学习样本数是否大于批训练样本数B，若是，则从经验池中随机抽取B条学习样本对当前值网络进行批训练，并判断k与K的大小，即若k<K，则k＝k+1，返回至步骤5.2)；若k＝K，则m＝m+l；
5.5)若m<M，则返回至步骤5.1)；否则结束循环，完成当前值网络的参数训练,依据训练评估效果得到最优策略π*，即为最优的分析模型所对应的分析策略。
该步骤中，对训练好的多个分析模型进行评估，选取最优的分析模型具体为：对分析模型进行测试，将得到的异常的用户用电清单和已知的用户清单进行比对，根据准确率对多个分析模型进行评估，选择准确率高的分析模型。
所述Q学习算法是智能体从环境状态到智能体动作行为的策略学习，从而获取最大的奖励值；学习过程中有两个重要的特点包括有反复试验探索和奖励延迟，根据奖励值的大小分析判定疑似异常用电行为的用户是否存在异常用电行为。
6)采用最优的分析模型来检测用户的用电行为是否异常。
该步骤中，可采用评估效果最优的分析模型对疑似异常的用户用电行为模式图进行检测，判断用户的用电行为是否异常。
一种电力用户异常用电行为检测系统，通过对海量样本数据挖掘，提取正常用户用电行为特征、异常用电用户用电行为特征，建立反异常用电大数据分析模型和深度Q网络学习模型，来实现对用户用电异常行为的监测。其包括如下模块：
非侵入式负荷监测模块，用于获取用户用电数据。该模块是在电力入口处安装仪表或者传感器来监测和收集终端用户的数据，将用户总负荷信息分解为各用电设备的信息，进而获取用电设备能耗情况和用户用电规律。
图谱分类模块，采用深度Q网络学习方法对用户用电数据进行处理得到用户用电行为模式图，其包括已查实的异常的用户用电行为模式图。该模块可结合业务经验和已经查实的异常用电情况，对所得的用户用电行为模式图进行划分，分类成正常的用户用电行为模式图，已查实的异常的用户用电行为模式，以及疑似异常的用户用电行为模式图。
特征提取模块，对已查实的异常的用户用电行为模式图提取用电行为特征。具体特征包括：日用电特征(最大值、最小值、平均值、方差、偏度、峰度、迷你距、中位数、上四分位数、下四分位数、四分位差)、周用电量特征、月用电量特征、季用电量特征、年用电量特征、总用电量特征、0值特征、空值特征、随机性特征、正态性特征等。
用电分析模块，根据提取的用电行为特征建立多个分析模型，采用Q网络学习方法对多个分析模型分别进行训练和评估，选取最优的分析模型。用提取的特征值建立K-Means聚类算法模型、Apriori算法模式、线性回归算法模型等。通过Q网络学习方法对多个分析模型分别进行训练，根据分析模型计算的异常用电用户清单和已知的用户清单进行比对，根据准确率对分析模型进行评估，将准确率高的分析模型保留，准确率低的分析模型进行参数调整和再Q网络学习，从而得到最优的分析模型。
本发明基于物联网应用平台为技术支撑，依托用电信息采集系统、营销系统等相关系统所获取的海量数据，通过对海量数据进行深度Q网络学习，提取正常用户用电行为特征，异常用电用户用电行为特征，建立反异常用电物联网分析模型和深度Q网络学习模型，实现物联网在反异常用电方面的应用。
总之，本发明通过对海量用户历史电量数据样本进行深度Q网络学习，获取用户用电行为模式，对异常用电用户的行为模式提取用电行为特征，建立分析模型，采用深度Q网络学习的思想对模型进行训练与评估，不断地优化算法模型，并辅助检测疑似异常用电用户。
上述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护范围的行为。
Claims (9)
1.一种电力用户异常用电行为检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)通过非侵入式负荷监测得到用户用电数据；
2)采用深度Q网络学习方法对用户用电数据进行处理得到用户用电行为模式图，其包括已查实的异常的用户用电行为模式图；
3)对已查实的异常的用户用电行为模式图提取用电行为特征,具体的，将提取的用电行为特征均分为K+1个调度时段，其中调度时段k∈{0,1，…K}；
4)根据提取的用电行为特征建立多个分析模型；
5)采用Q网络学习方法对多个分析模型分别进行训练和评估，选取评估效果最优的分析模型,具体包括如下：
构造深度Q网络，包括当前值网络和目标值网络，初始化当前值网络权重参数θi、目标值网络权重参数θi -＝θi，输入序列宽度W、经验池容量D、批训练样本数B、学习因子a、贪心概率e和折扣因子Y，i为提取的用户行为特征数，定义任意一个样本轨道为m，样本轨道总数为M，且令m＝0；
5.1)令k＝0,随机初始化当前状态sk；
5.2)构造深度Q网络的输入序列其包括当前状态sk和记录的前W个决策时刻的状态和动作，当k<W时,φk＝{s0,a0,...,sk-1,ak-1,sk}，s0为调度时段0的当前状态，a0为调度时段0的学习因子，sk-1为调度时段k-1的初始状态，ak-1为调度时段k-1的学习因子，sk为调度时段k的当前状态；当k>W时,/>将序列/>输入到当前值网络，当前值网络的输出/>用来评估当前状态行动对的值函数，选取最小Q值对应的行动agreedy，同时，随机选取有效行动arand，采用ε-贪心策略选取行动ak,若ε<rand(0,1)成立，则将agreedy赋值给ak，否则将arand赋值给ak,逐渐减小ε的取值；
5.3)区域用户用电执行决策时刻tk的行动ak,并观察决策周期内产生的运行代价ckCk,经过一个决策周期后，观察下一决策时刻的状态sk+1并构造输入序列将一个学习样本存储到经验池，判断经验池内学习样本数是否大于经验池容量D，若是，则移除记忆最久远的一条样本；
5.4)判断经验池内学习样本数是否大于批训练样本数B，若是，则从经验池中随机抽取B条学习样本对当前值网络进行批训练，并判断k与K的大小，即若k<K，则k＝k+1，返回至步骤5.2)；若k＝K，则m＝m+l；
5.5)若m<M，则返回至步骤5.1)；否则结束循环，完成当前值网络的参数训练,依据训练评估效果得到最优策略π*，即为最优的分析模型所对应的分析策略；
6)采用评估效果最优的分析模型来检测用户的用电行为是否异常。
2.如权利要求1所述的一种电力用户异常用电行为检测方法，其特征在于，所述步骤1)中，所述用户用电数据至少包括用电设备能耗情况与用户用电规律。
3.如权利要求1所述的一种电力用户异常用电行为检测方法，其特征在：所述步骤2)中，所述用户用电行为模式图还包括有正常的用户用电行为模式图和疑似异常的用户用电行为模式图；则步骤6)中，可采用评估效果最优的分析模型对疑似异常的用户用电行为模式图进行检测，判断用户的用电行为是否异常。
4.如权利要求1所述的一种电力用户异常用电行为检测方法，其特征在于：所述步骤3)中，提取的用电行为特征包括有日用电特征、周用电量特征、月用电量特征、季用电量特征、年用电量特征、总用电量特征、0值特征、空值特征、随机性特征和正态性特征。
5.如权利要求1所述的一种电力用户异常用电行为检测方法，其特征在于：所述步骤4)中，多个分析模型包括有K-Means聚类算法模型、Apriori算法模型和线性回归算法模型。
6.如权利要求1所述的一种电力用户异常用电行为检测方法，其特征在于：所述步骤5)中，对训练好的多个分析模型进行评估，选取评估效果最优的分析模型具体为：对分析模型进行测试，将得到的异常的用户用电清单和已知的用户清单进行比对，根据准确率对多个分析模型进行评估，选择准确率高的分析模型。
7.如权利要求1所述的一种电力用户异常用电行为检测方法，其特征在于：所述Q学习算法是智能体从环境状态到智能体动作行为的策略学习，从而获取最大的奖励值；其学习过程包括有反复试验探索和奖励延迟，根据奖励值的大小分析判定疑似异常用电行为的用户是否存在异常用电行为。
8.一种电力用户异常用电行为检测系统，其特征在于，包括如下：
非侵入式负荷监测模块，用于获取用户用电数据；
图谱分类模块，采用深度Q网络学习方法对用户用电数据进行处理得到用户用电行为模式图，其包括已查实的异常的用户用电行为模式图；
特征提取模块，对已查实的异常的用户用电行为模式图提取用电行为特征，将提取的用电行为特征均分为K+1个调度时段，其中调度时段k∈{0,1，…K}；
用电分析模块，根据提取的用电行为特征建立多个分析模型，采用Q网络学习方法对多个分析模型分别进行训练和评估，选取评估效果最优的分析模型，具体包括如下：
构造深度Q网络，包括当前值网络和目标值网络，初始化当前值网络权重参数θi、目标值网络权重参数θi -＝θi，输入序列宽度W、经验池容量D、批训练样本数B、学习因子a、贪心概率e和折扣因子Y，i为提取的用户行为特征数，定义任意一个样本轨道为m，样本轨道总数为M，且令m＝0；
5.1)令k＝0,随机初始化当前状态sk；
5.2)构造深度Q网络的输入序列其包括当前状态sk和记录的前W个决策时刻的状态和动作，当k<W时,φk＝{s0,a0,...,sk-1,ak-1,sk}，s0为调度时段0的当前状态，a0为调度时段0的学习因子，sk-1为调度时段k-1的初始状态，ak-1为调度时段k-1的学习因子，sk为调度时段k的当前状态；当k>W时,/>将序列/>输入到当前值网络，当前值网络的输出/>用来评估当前状态行动对的值函数，选取最小Q值对应的行动agreedy，同时，随机选取有效行动arand，采用ε-贪心策略选取行动ak,若ε<rand(0,1)成立，则将agreedy赋值给ak，否则将arand赋值给ak,逐渐减小ε的取值；
5.3)区域用户用电执行决策时刻tk的行动ak,并观察决策周期内产生的运行代价ckCk,经过一个决策周期后，观察下一决策时刻的状态sk+1并构造输入序列将一个学习样本存储到经验池，判断经验池内学习样本数是否大于经验池容量D，若是，则移除记忆最久远的一条样本；
5.4)判断经验池内学习样本数是否大于批训练样本数B，若是，则从经验池中随机抽取B条学习样本对当前值网络进行批训练，并判断k与K的大小，即若k<K，则k＝k+1，返回至步骤5.2)；若k＝K，则m＝m+l；
5.5)若m<M，则返回至步骤5.1)；否则结束循环，完成当前值网络的参数训练,依据训练评估效果得到最优策略π*，即为最优的分析模型所对应的分析策略。
9.如权利要求8所述的一种电力用户异常用电行为检测系统，其特征在于，所述非侵入式负荷监测模块是在电力入口处安装传感器仪表来收集和监测终端用户的数据，将用户总负荷信息分解为各用电设备的信息，进而获取用电设备能耗情况和用户用电规律。
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