(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010866383.6
(22)申请日 2020.08.25
(71)申请人 国网浙江省电力有限公司
地址 310007 浙江省杭州市西湖区黄龙路8
号
申请人 国网浙江省电力有限公司台州供电
公司
中国计量大学
浙江华云信息科技有限公司
(72)发明人 侯素颖 裘炜浩 王建波 金挺超
蔡慧 郁春雷 包锦辉 陈嘉
(74)专利代理机构 浙江翔隆专利事务所(普通
合伙) 33206
代理人 王晓燕
(51)Int.Cl.G06Q 50/06(2012.01)G06T 11/20(2006.01)G06Q 10/04(2012.01)G06K 9/62(2006.01)
(54)发明名称一种基于聚类和PQUI识别算法的追补电量方法(57)摘要本发明公开了一种基于聚类和PQUI识别算法的追补电量方法，涉及电网运维领域。目前，窃电电量不能准确计算，计算的窃电电量 与实际的窃电电量相差过多，用户、电力公司之间难以保持公平。本发明先根据用户的负荷数据判断出用户的窃电时间，再根据负荷数据之间的关系确定窃电手法，然后对照窃电行为确定更正系数，最后根据更正系数计算追补电量；窃电天数计算时采用聚类算法和/或PQUI算法。本技术方案采用聚类算法、PQUI识别算法计算对应的窃电量，计算匹配性好，使得准确性高，且采集的数据可以满足要求，实现准确、客观、快速地计算窃电用户的追补电量，使其与实际发生电量相一致，提高 用电的公平性。权利要求书15页 说明书27页 附图3页CN 112184477 A 2021.01.05
C N 112184477
A
1.一种基于聚类和PQUI识别算法的追补电量方法，其特征在于：采用电能计量装置远程监测诊断系统实施，所述的电能计量装置远程监测诊断系统包括用电信息采集系统、数据收集和分析服务器、数据库服务器；所述的用电信息采集系统实时采集电力用户的用电数据和事件；数据收集和分析服务器根据获取的数据进行分析计算窃电行为及对应的追补电量；数据库服务器存储用电数据、事件、分析判断阀值、窃电行为特征库及在各个窃电行为下的更正系数，数据收集和分析服务器在分析计算追补电量时包括以下步骤：
1)判断窃电量是否依赖时长；若不能，则直接以现场抄见电量与供电企业最后结算电量差额计算；若能，则入下一步；
2)计算窃电天数，判断是否能确定窃电天数；若能，则直接按所确定的天数计算窃电量；若不能，则以预设的天数计算窃电量；窃电天数计算采用聚类算法和/或PQUI算法；
3)进行窃电行为识别；获取窃电嫌疑用户的用电数据；比对对应计量方式下的窃电行为特征库，匹配出最可能存在的窃电行为；
4)查询数据库服务器，对照窃电行为，判断是否存在修正系数，若是，则根据对应的更正系数确定实际日电量，然后将窃电时间内的日电量相加得到实际用电量；若否，则进入下一步；
5)判断是否满足日电量预测要求；若否，则以计费电能表所指的容量代替实际负荷，然后根据不同用电用户按成产经营用电和生活用电判断一天的用电时间，与窃电时间相乘得到窃电量；若是，则用算法预测日电量，通过日电量与窃电天数相乘计算截止窃电当日的窃电量；
6)存储计算窃电量及计算依据，当计算窃电量与实际窃电量的差值超过设定阈值时，修改数据库服务器的修正系数。
2.根据权利要求1所述的一种基于聚类和PQUI识别算法的追补电量方法，其特征在于：在步骤2)计算
窃电天数时，采用聚类算法和/或PQUI算法的具体步骤为；
201)聚类算法：将用电量分为三类，根据用电量的聚类中心将用电量从高到低分为标签1类，标签2类，标签3类，标签3类为异常电量；对于标签3类，若标签3类用电量对应的时间，即异常时间出现连续超过15天的情况，则认为该连续的异常时间为窃电时间；
202)PQUI算法：根据用户的负荷进行相关的计算，提取有用的特征；三相四线计算公式如下：
S1＝U a I a+U b I b+U c I c (1)
K＝(S1-S2)/W (3)
式中，U a,U b,U c,I a,I b,I c分别为三相电压和三相电流；W为用电量；P,Q分别为有功功率和无功功率；S1,S2是视在功率；
对于正常用户而言，其平时用电的情况不会发生过大变化，电压、电流的值波动不会太大，所以K值也不会发生太大的波动，会处在一个平稳的范围；当用户发生窃电行为时，用电行为的改变直接导致负荷之间的关系改变，S1,S2减小，两者的差值变大，用电量W减小，因此比值K会变大；故，当K值远
大于正常用电时候的K值时，认为该天用电异常，若是连续15天出现异常K值则认为该用户窃电；
PQUI方法需要电量、电压、电流以及功率来计算，因此不适用于低压用户，只能对专变用户进行计算；聚类只需要使用电量数据，所以低压和专变用户都可以使用；因此当用户为低压用户时，使用聚类算法判断窃电时间；当用户为专变用户时，则需要补充条件；PQUI识别算法通过K值波动来判断用电是否异常，因此当波动较小时，无法进行准确的判断；而聚类算法直接通过最低类的连续时间进行判断，避免了波动太小的弊端，但由于需要多次迭代，需要大量的时间进行计算；为了避免两种算法的弊端，加入了参数D通过距离计算波动情况，再根据D选择合适的算法；具体计算情况如下：
先将数据进行归一化处理：
式中，W i(i＝1,2,3,…，n)为用户的一组电量数据，W min为数据中的最小值，W max为数据中的最大值；
然后计算参数D：
D＝|W i*-mean(W*)|/n (5)
式中，W*为W i*中所有数据的总和，mean(W*)为归一化处理后数据的平均值，n为数据的数量；
将阈值设为0.2，当D≧0.2时，使用PQUI算法；当D<0.2时，使用聚类算法。
3.根据权利要求2所述的一种基于聚类和PQUI识别算法的追补电量方法，其特征在于：电能计量装置远程监测诊断系统还包括窃电行为特征库建立模块，在建立窃电行为特征库时，包括步骤：
A1)获取历史窃电数据；
A2)对历史窃电数据进行处理；获得窃电手法，给各窃电手法编号，并进行分类；窃电手法分类包括：无表窃电、电压回路断线、电压回路接触不良、电压回路分压、电流回路开路、电流回路短路、电流回路分流、移相窃电、改变电表内部结构、用大电流或机械力损坏电表、外部干扰； A3)针对高供高计、高供低计、低供低计三种计量方式建立对应的窃电行为特征库；其中：
高供高计计量方式下窃电行为特征库的数据包括类别、对应于该类别的输出窃电手法、A相电压、C相电压、A相电流、C相电流和有功功率；在判断时窃电行为时根据各相电压、各相电流及有功功率来判断故障相及窃电手法；
高供低计计量方式下窃电行为特征库的数据包括类别、对应于该类别的输出窃电手法、A相电压、B相
电压、C相电压、A相电流、B相电流、C相电流和有功功率；在判断时窃电行为时根据各相电压、各相电流及有功功率来判断故障相及窃电手法；
低供低计计量方式下窃电行为特征库的数据包括类别、对应于该类别的输出窃电手法和电量；在判断时窃电行为时根据电量来判断故障相及窃电手法。
4.根据权利要求3所述的一种基于聚类和PQUI识别算法的追补电量方法，其特征在于：窃电手法分类为无表窃电的窃电手法包括：电压互感器断线Q1、绕越互感器跨接Q2、加接旁路绕越电能表Q3；
窃电手法分类为电压回路断线的窃电手法包括：松开TV的熔断器Q4、弄断熔丝管内的
熔丝Q5、松开电压回路的接线端子Q6、弄断电压回路导线的线芯Q7、松开电能表的电压连片Q8；
窃电手法分类为电压回路接触不良的窃电手法包括：拧松电能表的电压连片Q9、拧松电压回路的接线端子Q10、拧松TV的低压熔丝Q11；
窃电手法分类为电压回路分压的窃电手法包括：在TV的二次回路串入电阻Q12、弄断单相表进线侧的零线而在出线至地之间串入电阻降压Q13；
窃电手法分类为电流回路开路的窃电手法包括：松开TA二次出线端子Q14、人为制造TA 二次回路中接线端子的接触不良故障Q15、弄断电流回路导线的线芯Q16、断零线窃电Q17；
窃电手法分类为电流回路短路的窃电手法包括：短接电能表的电流端子Q18、短接电流回路中的端子排Q19、短接TA一次或二次侧Q20；
窃电手法分类为电流回路分流的窃电手法包括：更换不同变比的TA Q21、改变抽头式TA的二次抽头Q22、改变穿芯式TA一次侧匝数Q23；
窃电手法分类为移相窃电的窃电手法包括：单相表相线和零线互换，同时利用地线作零线Q24；调换TA一次侧的进出线Q25；调换TA二次侧的同名端Q26；调换电能表电流端子的进出线Q27；调换TA至电能表连线的相别Q28；调换TV一次或二次的极性Q29；调换TV至电能表连线的相别Q30；用特殊电感或电容移相Q31；
窃电手法分类为改变电表内部结构的窃电手法包括：减少电流线圈匝数Q32；锰铜电阻点焊，剪开锰铜信号线Q33；电流采样回路并联、串接电阻Q34；更换电压采样回路分级采样电阻Q35；电压线圈串联电阻等电子元件分压Q36；铜线钩短接Q37；植入遥控器分流Q38；
窃电手法分类为用大电流或机械力损坏电表的窃电手法包括：用过负荷电流烧坏电流线圈Q39、用短路电流的电动力冲击电表Q40、机械外力损坏电表Q41；
窃电手法分类为外部干扰的窃电手法包括：强磁干扰窃电Q42、高频干扰窃电Q43、高压脉冲窃电Q44、短接计量箱进出线Q45。
5.根据权利要求4所述的一种基于聚类和PQUI识别算法的追补电量方法，其特征在于：
高供高计计量方式下窃电行为特征库为：
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