(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210976257.5 (22)申请日 2022.08.15 (71)申请人 烟台东方威思顿电气有限公司 地址 264003 山东省烟台市莱山区金都路6 号 (72)发明人 吕家慧　谭伟　孙敬科　迟子悦　 郑和稳　郑一鹏　孔健沣　刘海峰　 张晓峰　黄良栋　 (74)专利代理 机构 烟台双联专利事务所(普通 合伙) 37225 专利代理师 贡丽妙 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 5/02(2006.01) (54)发明名称 基于数据驱动 的低压配电台区窃电分析方 法 (57)摘要 本发明公开了一种基于数据驱动 的低压配 电台区窃电分析方法， 包括： 计算待分析台区的 数据特征； 统计待分析台区的相似台区， 构建线 损辨识模型， 分解待分析台区线损特征； 构建知 识库， 定义知识库逻辑推导规则； 将待分析台区 下用户的线损特征与数据特征组合形成样本向 量组， 利用所述知识库进行窃电分析。 本方法基 于数据驱动进行台区窃电分析， 不需要大量带标 签的窃电样本用于训练， 具有更广的使用价值， 适用于复杂线损环境下的低压配电台区窃电分 析。 权利要求书3页 说明书9页 附图7页 CN 115330202 A 2022.11.11 CN 115330202 A 1.一种基于数据驱动的低压配电台区窃电分析 方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： S1： 计算待分析台区Z*的数据特 征； S2： 统计待分析台区Z*的相似台区Zi， 构建线损辨识模型， 分解待分析台区线损特 征； S3： 构建知识库， 定义知识库逻辑推导 规则； S4： 将待分析台区Z*下用户的线损特征与数据特征组合形成样本向量组， 利用所述知 识 库进行窃电分析。 2.如权利要求1所述的基于数据驱动的低压配电台区窃电分析方法， 其特征在于， 步骤 S2所述构建线损辨识模型的方法为： S21： 将全部窃电行为种类的线损特 征抽象为如下三类： I： 窃电户用电量与线损电量有相关 关系； J： 窃电户用电量与线损电量无相关 关系； K： 线损电量接 近常值； 线损序列表达式如下： I＝{a1(X1)1+…+an(Xn)1,...,a1(X1)m+…+an(Xn)m} J＝{b1,b2,...,bm} 其中， (Xn)m为待分析台区Z*的电量值， I为电表电量乘系数的加和序列， J为独立的用电 量无关序列， K为电量常量序列； S22： 构建台区线损模型： aj≥0,bj≥0,c≥0 其中， η1、 η2、 η3为超参数， 用于约束搜索解的空间， m为电量数据时刻， D代表待分析台区 Z*的线损电量， dLIP为移动多 线位置距离； 将J＝{b1,b2,...,bm}拆分为sub个子序列Jsub， 将Jsub与相似台区Zi中的电量曲线序列进 行移动多 线位置距离计算， dLIP计算公式如下： 其中， tp为Jsub与台区Zi中电量曲线序列的交点， Areap为Jsub与台区Zi中电量曲线围成的 多边形区域 面积； 依次以Zi中电量曲线序列上的各电量值对应的点为基准， 在垂直和水平方向上滑动某 个Jsub序列， 并计算Jsub与Zi的多线位置距离， 记录滑动过程中匹配到的最小距离； 将所有Jsub匹配到的最小距离进行求和， 作为线损模型的约束 项。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115330202 A 23.如权利要求2所述的基于数据驱动的低压配电台区窃电分析方法， 其特征在于： 步骤 S2所述分解待分析台区线损特征的方法为： 对minLoss(a,b,c)使用元启发 式算法进行解空 间搜索， 在算法收敛时， 判定I、 J、 K 各线损特 征的数值， 得到台区线损特 征。 4.如权利要求2所述的基于数据驱动的低压配电台区窃电分析方法， 其特征在于， 步骤 S3所述构建知识库的方法为： 统计系统下已知的窃电用户和疑似窃电用户的数据特征， 并 结合电力业务知识进行知识创作， 建立数据特征、 线损特征到窃电事件的关系， 形成知识 库， 其中知识库中关联线损特 征按照如下原则进行： A.线损电量和用户用电量 为同周期同组的用电设备产生时， 线损特 征为I； B.线损电量由完全独立的用电设备产生时， 线损特 征为J； C.线损电量可 人为控制或干预时， 线损特 征为K； 若一个窃电事 件可满足上述A、 B、 C中的多条， 则形成该窃电事 件的多条对应知识； 所述知识库逻辑推导 规则包括， 判定一个用户窃电样本时有如下三种结果： 第一， 窃电样本一定属于知识库集合， 即窃电样本线损特征可以由知识库中的一条知 识或者多条知识组合而成， 判定用户为疑似窃电用户； 第二， 窃电样本可能属于也可能不属于知识库集合， 通过近似知识进行描述， 以知识库 中的列为属 性计算匹配程度， 选择出匹配度大于预设值的多条知识组合， 以多条知识组合 中存在支配地 位的窃电事 件为依据， 判定用户为疑似窃电用户的可能； 第三， 窃电样本一定不属于知识库集 合， 用户排除窃电可能。 5.如权利要求4所述的基于数据驱动的低压配电台区窃电分析方法， 其特征在于： 步骤 S3所述知识库逻辑推导 规则还包括定义 I、 J、 K线损特 征的叠加运 算算子： 其中， ∩表示两种数据序列同时发生， 表示I与J叠加时会产生一个新的窃电 户用电量与线损电量无相关关系J*， 表示I与K叠加时会产生一个新的窃电户用 电量与线损电量有相关关系I*， 表示J与K叠加时不会改变趋势特征， 叠加结果仍 为J； 判定一个用户窃电样本时， 若窃电样本线损特征可以由知识库中的多条知识组合而 成， 多条知识叠加运算时， 线损特征按照所述叠加运算算子定义进 行叠加运算， 数据特征按 较大值支配原则进行运算， 对应的窃电事件叠加形成数组集合， 判定用户为含有多种窃电 行为的疑似窃电用户。 6.如权利要求1所述的基于数据驱动的低压配电台区窃电分析方法， 其特征在于： 所述 步骤S1在计算待分析台区Z*的数据特征之前首先对待分析台区Z*进行数据填充处理， 方法 如下： S11： 待分析台区Z*的数据矩阵形式为：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115330202 A 3