CN116933986B - 一种基于深度学习的电力数据安全管理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电力管理技术领域，公开了一种基于深度学习的电力数据安全管理系统，包括：用户数据采集模块，其用于从历史数据中采集用户数据和线路数据；用户特征生成模块，其用于基于用户数据生成用户特征；第一特征序列生成模块，其用于基于用户特征和线路特征生成第一特征序列；用户是否窃电判别模块，其将第i个用户的第一特征序列输入LSTM模型，LSTM模型的输出连接一个分类器，分类器输出两个分类标签，分别表示为第i个用户存在窃电行为和第i个用户不存在窃电行为；本发明提高了针对窃电用户识别的准确度。

Description

一种基于深度学习的电力数据安全管理系统
技术领域
本发明涉及电力数据管理领域，更具体地说，它涉及一种基于深度学习的电力数据安全管理系统。
背景技术
为了保证供电安全，供电公司目前通过营销稽查人员、用电检查人员开展用户用电情况检查窃电用户。现有技术通过采集终端数据来计算表示用户用电量趋势用电量指标和线损趋势的线损类指标，然后输入线性回归模型来判断用户是否存在窃电情况，线路老化的情况下，线损会伴随用户所在线路的总负荷的产生较大的波动，线路单个窃用户电量比较小的情况下窃电对于线路线损的影响较小，导致线损类指标体现的并非是窃电量导致的线损变化趋势，导致窃电用户的误判。
发明内容
本发明提供一种基于深度学习的电力数据安全管理系统，解决相关技术中窃电用户的误判的技术问题。
本发明提供了一种基于深度学习的电力数据安全管理系统，包括：
用户数据采集模块，其用于从历史数据中采集用户数据和线路数据；
步骤S1，生成采集窗口，将采集窗口映射到历史的日期时间轴的一个位置，采集窗口的宽度为F天，初始化移动次数为1；
步骤S2，采集窗口采集连续的F天的历史数据来获得用户数据和线路数据；
步骤S3，如果移动次数小于R，则向后滑移采集窗口N天，并累加移动次数1，然后返回步骤S2，否则终止步骤S3；
用户数据是同一条线路上的用户的用户数据；
用户特征生成模块，其用于基于用户数据生成用户特征；第R次的窗口期内的用户数据生成的用户特征表示为：
,
其中分别表示第i个用户的第R次的采集窗口的第F天的平均负荷和用电量，/>表示第j个用户的平均负荷权重参数，/>表示第j个用户的用电量权重参数；
第一特征序列生成模块，其用于基于用户特征和线路特征生成第一特征序列；第i个用户的第一特征序列表示为：，/>表示其中第R个序列单元，，CONCAT表示拼接向量；
用户是否窃电判别模块，其将第i个用户的第一特征序列输入LSTM模型，LSTM模型的输出连接一个分类器，分类器输出两个分类标签，分别表示为第i个用户存在窃电行为和第i个用户不存在窃电行为。
进一步的，步骤S1采集窗口的第一天映射的历史的日期时间轴的位置是距离当前日期20天的位置。
进一步的，第t个LSTM单元的运算过程如下：
遗忘门的计算公式如下：
，
输入门的计算公式如下：
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中间状态可表示为下式：
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输出状态表示为下式：
,
输出门表示为下式：
，
输出可表示为下式：
，
定义，/>表示第t个第一特征序列的序列单元，/>表示第t-1个LSTM单元的输出，/>表示/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示偏置项，/>表示输入/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示传递到/>对应的权重矩阵，/>表示偏置项，/>表示输入/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示偏置项，/>表示逐点相乘，/>表示输入/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示偏置项。
进一步的，第R次的窗口期的第i个用户的用户数据表示为：，其中/>分别表示第i个用户的第R次移动的采集窗口的第1天的平均负荷和用电量，/>分别表示第i个用户的第R次移动的采集窗口的第F天的平均负荷和用电量。
进一步的，第R次的窗口期内的线路数据表示为，其中c和d分别表示当前用户所在的线路上的窗口平均电压和窗口平均无功电流，l表示线路的总长度，y表示线路的使用年限。
进一步的，，其中/>表示第R次的窗口期内的第u天的线路上的平均电压。
进一步的，，其中/>表示第R次的窗口期内的第u天的线路上的平均无功电流。
进一步的，计算公式如下：
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其中，表示第i个用户的第R次的采集窗口的第u天的平均负荷，/>表示第j个用户的第R次的采集窗口的第u天的平均负荷。
进一步的，计算公式如下：
，
其中表示第i个用户的第R次的采集窗口的第u天的用电量，/>表示第j个用户的第R次的采集窗口的第u天的用电量。
本发明的有益效果在于：提高了针对窃电用户的识别准确度，提高用电安全性和稳定性。
附图说明
图1是本发明的一种基于深度学习的电力数据安全管理系统的模块示意图；
图2是本发明的采集用户数据的方法的流程图。
图中：用户数据采集模块101，用户特征生成模块102，第一特征序列生成模块103，用户是否窃电判别模块104。
具体实施方式
现在将参考示例实施方式讨论本文描述的主题。应该理解，讨论这些实施方式只是为了使得本领域技术人员能够更好地理解从而实现本文描述的主题，可以在不脱离本说明书内容的保护范围的情况下，对所讨论的元素的功能和排列进行改变。各个示例可以根据需要，省略、替代或者添加各种过程或组件。另外，相对一些示例所描述的特征在其他例子中也可以进行组合。
如图1和图2所示，一种基于深度学习的电力数据安全管理系统，包括：
用户数据采集模块101，其用于从历史数据中采集用户数据和线路数据；
采集用户数据的方法包括：
步骤S1，生成采集窗口，将采集窗口映射到历史的日期时间轴的一个位置，采集窗口的宽度为F天，初始化移动次数为1；
步骤S2，采集窗口采集连续的F天的历史数据来获得用户数据和线路数据；
步骤S3，如果移动次数小于R，则向后滑移采集窗口N天，并累加移动次数1，然后返回步骤S2，否则终止步骤S3。
第R次的窗口期的第i个用户的用户数据表示为：，其中分别表示第i个用户的第R次移动的采集窗口的第1天的平均负荷和用电量，/>分别表示第i个用户的第R次移动的采集窗口的第F天的平均负荷和用电量；
第R次的窗口期内的线路数据表示为，其中c和d分别表示当前用户所在的（供电）线路上的窗口平均电压和窗口平均无功电流，l表示线路的总长度，y表示线路的使用年限；
，其中/>表示第R次的窗口期内的第u天的线路上的平均电压；
，其中/>表示第R次的窗口期内的第u天的线路上的平均无功电流。
步骤S1采集窗口的第一天映射的历史的日期时间轴的位置是距离当前日期20天的位置。
F的缺省值为6，R的缺省值为8，N的缺省值为1。
用户数据是同一条线路上的用户的用户数据。
用户特征生成模块102，其用于基于用户数据生成用户特征；
第R次的窗口期内的用户数据生成的用户特征表示为：
，
其中分别表示第i个用户的第R次的采集窗口的第F天的平均负荷和用电量，/>表示第j个用户的平均负荷权重参数，/>表示第j个用户的用电量权重参数；
计算公式如下：
，
其中，表示第i个用户的第R次的采集窗口的第u天的平均负荷，/>表示第j个用户的第R次的采集窗口的第u天的平均负荷；
计算公式如下：
，
其中表示第i个用户的第R次的采集窗口的第u天的用电量，/>表示第j个用户的第R次的采集窗口的第u天的用电量；
第一特征序列生成模块103，其用于基于用户特征和线路特征生成第一特征序列；
第i个用户的第一特征序列表示为：，/>表示其中第R个序列单元，/>，CONCAT表示拼接向量；
用户是否窃电判别模块104，其将第i个用户的第一特征序列输入LSTM模型，LSTM模型的输出连接一个分类器，分类器输出两个分类标签，分别表示为第i个用户存在窃电行为和第i个用户不存在窃电行为；
第t个LSTM单元的运算过程如下：
遗忘门的计算公式如下：
，
输入门的计算公式如下：
，
中间状态可表示为下式：
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输出状态表示为下式：
,
输出门表示为下式：
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，
定义，/>表示第t个第一特征序列的序列单元，/>表示第t-1个LSTM单元的输出，/>表示/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示偏置项，/>表示输入/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示传递到/>对应的权重矩阵，/>表示偏置项，/>表示输入/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示偏置项，/>表示逐点相乘，/>表示输入/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示偏置项。
上述公式中，和/>表示激活函数，在本发明的一个实施例中，/>为sigmoid函数，/>为双曲正切函数。
上面对本实施例的实施例进行了描述，但是本实施例并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本实施例的启示下，还可做出很多形式，均属于本实施例的保护之内。

Claims (9)

1.一种基于深度学习的电力数据安全管理系统，其特征在于，包括：
用户数据采集模块，其用于从历史数据中采集用户数据和线路数据；
采集用户数据的方法包括：
步骤S1，生成采集窗口，将采集窗口映射到历史的日期时间轴的一个位置，采集窗口的宽度为F天，初始化移动次数为1；
步骤S2，采集窗口采集连续的F天的历史数据来获得用户数据和线路数据；
步骤S3，如果移动次数小于R，则向后滑移采集窗口N天，并累加移动次数1，然后返回步骤S2，否则终止步骤S3；
用户数据是同一条线路上的用户的用户数据；
用户特征生成模块，其用于基于用户数据生成用户特征；第R次的窗口期内的用户数据生成的用户特征表示为：
,
其中分别表示第i个用户的第R次的采集窗口的第F天的平均负荷和用电量，/>表示第j个用户的平均负荷权重参数，/>表示第j个用户的用电量权重参数；
第一特征序列生成模块，其用于基于用户特征和线路特征生成第一特征序列；第i个用户的第一特征序列表示为：，/>表示其中第R个序列单元，，CONCAT表示拼接向量；
用户是否窃电判别模块，其将第i个用户的第一特征序列输入LSTM模型，LSTM模型的输出连接一个分类器，分类器输出两个分类标签，分别表示为第i个用户存在窃电行为和第i个用户不存在窃电行为。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电力数据安全管理系统，其特征在于，步骤S1采集窗口的第一天映射的历史的日期时间轴的位置是距离当前日期20天的位置。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电力数据安全管理系统，其特征在于，第t个LSTM单元的运算过程如下：
遗忘门的计算公式如下：
，
输入门的计算公式如下：
，
中间状态可表示为下式：
，
输出状态表示为下式：
,
输出门表示为下式：
，
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，
定义，/>表示第t个第一特征序列的序列单元，/>表示第t-1个LSTM单元的输出，/>表示/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示偏置项，/>表示输入/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示偏置项，/>表示输入/>传递到/>对应的权重矩阵，表示/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示偏置项，/>表示逐点相乘，/>表示输入/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示/>传递到/>对应的权重矩阵，/>表示偏置项。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电力数据安全管理系统，其特征在于，第R次的窗口期的第i个用户的用户数据表示为：，其中/>分别表示第i个用户的第R次移动的采集窗口的第1天的平均负荷和用电量，/>分别表示第i个用户的第R次移动的采集窗口的第F天的平均负荷和用电量。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电力数据安全管理系统，其特征在于，第R次的窗口期内的线路数据表示为，其中c和d分别表示当前用户所在的线路上的窗口平均电压和窗口平均无功电流，l表示线路的总长度，y表示线路的使用年限。
6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的电力数据安全管理系统，其特征在于，，其中/>表示第R次的窗口期内的第u天的线路上的平均电压。
7.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的电力数据安全管理系统，其特征在于，，其中/>表示第R次的窗口期内的第u天的线路上的平均无功电流。
8.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电力数据安全管理系统，其特征在于，计算公式如下：
，
其中，表示第i个用户的第R次的采集窗口的第u天的平均负荷，/>表示第j个用户的第R次的采集窗口的第u天的平均负荷。
9.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电力数据安全管理系统，其特征在于，计算公式如下：
，
其中表示第i个用户的第R次的采集窗口的第u天的用电量，/>表示第j个用户的第R次的采集窗口的第u天的用电量。
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