一種基于pso算法的異常用電客戶檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于PSO算法的異常用電客戶檢測方法，首先，利用電力負(fù)荷管理系統(tǒng)采集用戶實(shí)際用電負(fù)荷數(shù)據(jù)、用戶歷史用電負(fù)荷數(shù)據(jù)以及用戶行業(yè)用電負(fù)荷數(shù)據(jù)；其次，基于PSO算法提取出用戶行業(yè)日負(fù)荷模式曲線、用戶歷史日負(fù)荷模式曲線，并計(jì)算得到考察月的實(shí)際日平均負(fù)荷曲線；然后，分析考察月實(shí)際日平均負(fù)荷曲線分別與對應(yīng)月份的用戶行業(yè)日負(fù)荷模式曲線、用戶歷史日負(fù)荷模式曲線的匹配相似度；最后，依據(jù)供電企業(yè)對用戶行業(yè)負(fù)荷模式以及用戶歷史負(fù)荷模式的匹配相似度的偏好設(shè)置匹配度權(quán)重，加權(quán)平均得到用戶的用電正常度。本發(fā)明用PSO算法而非傳統(tǒng)的聚類算法提取用戶負(fù)荷的代表曲線，能克服聚類算法固有的缺陷，代表負(fù)荷曲線有更高的可靠性。
【專利說明】—種基于PSO算法的異常用電客戶檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及異常用電客戶檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]目前，國內(nèi)異常用電監(jiān)測的方法主要可以分為兩類:一類是安裝監(jiān)測采控終端，通過實(shí)時監(jiān)測用戶的相電壓、相電流等電路運(yùn)行狀態(tài)值，利用技術(shù)分析判定是否存在異常用電情況；另一類是利用供電中心獲取的用戶用電負(fù)荷數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)分析方法判定是否存在用電異常。
[0003]第一類方法需要在用戶端安裝監(jiān)測設(shè)備，由于用戶數(shù)量大，很大程度提高了異常用電監(jiān)測的成本。通常需要較高的采樣頻率并且需要用存儲設(shè)備存儲監(jiān)測到的數(shù)據(jù)，設(shè)備成本高。第二類方法大都存在著由于采用的數(shù)據(jù)不合理、聚類方法固有缺陷、模式曲線選取不合理等原因?qū)е卤O(jiān)測的準(zhǔn)確度不高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題就是提供一種異常用電客戶檢測方法，能在不增加監(jiān)測成本的前提之下，利用已有的用戶用電信息，更為準(zhǔn)確的篩選出異常用電的嫌疑用戶，從而有效的排查異常用電情況，提高供電企業(yè)的效益。
[0005]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:一種基于PSO算法的異常用電客戶檢測方法，
[0006]首先，利用電力負(fù)荷管理系統(tǒng)采集用戶實(shí)際用電負(fù)荷數(shù)據(jù)、用戶歷史用電負(fù)荷數(shù)據(jù)以及用戶行業(yè)用電負(fù)荷數(shù)據(jù)；
[0007]其次，基于PSO算法提取出用戶行業(yè)日負(fù)荷模式曲線、用戶歷史日負(fù)荷模式曲線，并根據(jù)用戶考察月份的實(shí)際用電負(fù)荷，計(jì)算得到考察月的實(shí)際日平均負(fù)荷曲線；
[0008]然后，分別以基于相關(guān)系數(shù)和基于相對平均距離為時間序列度量指標(biāo)，分析考察月實(shí)際日平均負(fù)荷曲線分別與對應(yīng)月份的用戶行業(yè)日負(fù)荷模式曲線、用戶歷史日負(fù)荷模式曲線的匹配相似度；
[0009]最后，依據(jù)供電企業(yè)對用戶行業(yè)負(fù)荷模式以及用戶歷史負(fù)荷模式的匹配相似度的偏好設(shè)置匹配度權(quán)重，加權(quán)平均得到用戶的用電正常度，若用電正常度低于設(shè)定的警戒閾值，則用戶歸入異常用電的嫌疑用戶，需對此類用戶進(jìn)行人工排查。
[0010]基于PSO算法的異常用電客戶檢測方法具體步驟如下:
[0011]a)收集用電負(fù)荷數(shù)據(jù)，共需獲取三種用電負(fù)荷數(shù)據(jù)，分別是:用戶所屬行業(yè)過去一年同區(qū)域同行業(yè)的10個用戶的日用電負(fù)荷數(shù)據(jù)，用戶過去2年的日用電負(fù)荷數(shù)據(jù)以及用戶考察月份的實(shí)際日用電負(fù)荷數(shù)據(jù)，其中，日用電負(fù)荷數(shù)據(jù)應(yīng)包括計(jì)量電表每天每15分鐘采集的用戶用電負(fù)荷，即用戶的日用電負(fù)荷數(shù)據(jù)為包括24X 4個用電負(fù)荷數(shù)據(jù)點(diǎn)的負(fù)荷曲線，用 Xy = [xi;J(l), xi;J(2),...，xi；j(k),...，xi；j(96)]表示月份 i 第 j 天的用電負(fù)荷，按月進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，用電負(fù)荷數(shù)據(jù)按12個月分類，每個月平均有30天的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)；[0012]b)按月提取用戶所屬行業(yè)的行業(yè)代表日負(fù)荷模式曲線，將與考察用戶同區(qū)域同行業(yè)的10個用戶過去一年的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)按照如下方式標(biāo)準(zhǔn)化:
【權(quán)利要求】
1.一種基于PSO算法的異常用電客戶檢測方法，其特征在于: 首先，利用電力負(fù)荷管理系統(tǒng)采集用戶實(shí)際用電負(fù)荷數(shù)據(jù)、用戶歷史用電負(fù)荷數(shù)據(jù)以及用戶行業(yè)用電負(fù)荷數(shù)據(jù)； 其次，基于PSO算法提取出用戶行業(yè)日負(fù)荷模式曲線、用戶歷史日負(fù)荷模式曲線，并根據(jù)用戶考察月份的實(shí)際用電負(fù)荷，計(jì)算得到考察月的實(shí)際日平均負(fù)荷曲線； 然后，分別以基于相關(guān)系數(shù)和基于相對平均距離為時間序列度量指標(biāo)，分析考察月實(shí)際日平均負(fù)荷曲線分別與對應(yīng)月份的用戶行業(yè)日負(fù)荷模式曲線、用戶歷史日負(fù)荷模式曲線的匹配相似度； 最后，依據(jù)供電企業(yè)對用戶行業(yè)負(fù)荷模式以及用戶歷史負(fù)荷模式的匹配相似度的偏好設(shè)置匹配度權(quán)重，加權(quán)平均得到用戶的用電正常度，若用電正常度低于設(shè)定的警戒閾值，則用戶歸入異常用電的嫌疑用戶，需對此類用戶進(jìn)行人工排查。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于PSO算法的異常用電客戶檢測方法，其特征在于:具體步驟如下: a)收集用電負(fù)荷數(shù)據(jù)，共需獲取三種用電負(fù)荷數(shù)據(jù)，分別是:用戶所屬行業(yè)過去一年同區(qū)域同行業(yè)的10個用戶的日用電負(fù)荷數(shù)據(jù)，用戶過去2年的日用電負(fù)荷數(shù)據(jù)以及用戶考察月份的實(shí)際日用電負(fù)荷數(shù)據(jù)，其中，日用電負(fù)荷數(shù)據(jù)應(yīng)包括計(jì)量電表每天每15分鐘采集的用戶用電負(fù)荷，即用戶的日用電負(fù)荷數(shù)據(jù)為包括24X4個用電負(fù)荷數(shù)據(jù)點(diǎn)的負(fù)荷曲線，用 Xi, j = [xi；J(l), Xij j (2),..., xi； j (k),..., Xi, j (96)]表示月份 i 第 j 天的用電負(fù)荷，按月進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，用電負(fù)荷數(shù)據(jù)按12個月分類，每個月平均有30天的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)； b)按月提取用戶所屬行業(yè)的行業(yè)代表日負(fù)荷模式曲線，將與考察用戶同區(qū)域同行業(yè)的10個用戶過去一年的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)按照如下方式標(biāo)準(zhǔn)化:
【文檔編號】G06Q50/06GK103678766SQ201310551882
【公開日】2014年3月26日 申請日期:2013年11月8日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月8日
【發(fā)明者】張凱俊, 鄭濤, 潘鋒, 吳迪, 吳韜, 吳佳, 朱子奇, 徐詒玥, 邵萍, 張健 申請人:國家電網(wǎng)公司, 國網(wǎng)浙江省電力公司嘉興供電公司, 國網(wǎng)浙江平湖市供電公司