基于电量曲线相似度的用电异常诊断方法、设备及介质与流程

1.本发明属于用电异常研究技术领域，具体涉及一种基于电量曲线相似度的用电异常诊断方法、设备及介质。


背景技术：

2.现有技术对用电异常诊断的准确性低，对窃电稽查的识别精度低，对窃电嫌疑用户排查不到位。随着用电业务的发展及违约窃电手法多样化、复杂化，需要进一步优化用电异常诊断方法，提升用电异常诊断的准确性，为供电企业挽回经济损失。


技术实现要素：

3.本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出一种基于电量曲线相似度的用电异常诊断方法、设备及介质。
4.为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
5.基于电量曲线相似度的用电异常诊断方法，包括以下步骤：
6.s1、数据采集，采集同区局的用户用电量数据并整理到数据表格中；
7.s2、数据筛选，对用电量存在缺失的数据进行过滤；
8.s3、用电数据处理，对过滤后数据进行计算，得到典型用电曲线；
9.s4、电量曲线相似度对比，对比用户电量曲线和典型用电曲线，识别出异常用电用户。
10.进一步的，步骤s1具体为：
11.对同区局的用户，根据原始用电数量，分别按小时、每日及每月周期截取小时电量、日电量和月电量，得到的数据整理到表格中。
12.进一步的，步骤s2具体为：
13.对日用电量存在缺数且大于缺数次数大于预设值或小时用电量存在缺数且大于缺数次数大于预设值的不完整数据进行过滤剔除。
14.进一步的，步骤s3具体为：
15.对步骤s2过滤后的数据进行求平均值计算，用计算得到的平均值进行填充数据，然后对填充完成后的所有数据进行平方和标准化或总和标准化，余弦相似度计算，通过平方和标准化与平方和基准线比较或总和标准化与总和基准线比较，得出标准化后的数据，根据数据画出曲线图，即为典型用电曲线。
16.进一步的，平方和标准化具体为：采用每个电量数值除以总体平方和，转化到同一量纲级别；
17.总和标准化具体为：采用每个电量数值除以所有数据求和，转化到同一量纲级别。
18.进一步的，余弦相似度计算具体为：
19.根据填充完成后的所有数据，根据余弦相似度计算公式计算每个与平均值的余弦相似度；
20.余弦相似度通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性；两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为1；两个向量夹角为90
°
时，余弦相似度的值为0；两个向量指向完全相反的方向时，余弦相似度的值为-1；
21.两个向量间的余弦值通过使用欧几里点积公式求出：
22.a
·
b＝||a|| ||b||cosθ
23.两向量余弦相似度θ由点积和向量长度得到：
[0024][0025]
其中，ai、bi分别代表向量a和b的各分量。
[0026]
进一步的，电量曲线相似度对比具体为：
[0027]
针对电价执行异常的用户，进行用户电量曲线与典型用电曲线对比，计算余弦相似度，超过预设的相似度阈值视为异常；
[0028]
用户电量曲线和典型用电曲线均包括月电量曲线、日电量曲线以及小时电量曲线。
[0029]
进一步的，阈值根据用户所属单位、用电类别进行预设。
[0030]
本发明还包括一种计算机设备，包括存储器以及处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如本发明提供的用电异常诊断方法。
[0031]
本发明还包括一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时，实现如本发明提供的用电异常诊断方法。
[0032]
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
[0033]
1、本发明通过计算典型用电曲线，对比电量曲线，提升用电异常诊断的准确性，提高窃电稽查的识别精度，有助于锁定窃电嫌疑用户，从而达到堵漏增收的目的，为供电企业挽回经济损失。
附图说明
[0034]
图1是本发明方法的示意图。
具体实施方式
[0035]
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
[0036]
实施例
[0037]
如图1所示，本发明，基于电量曲线相似度的用电异常诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0038]
s1、数据采集，采集同区局的用户用电量数据并整理到数据表格中；具体为：
[0039]
对同区局的用户，根据原始用电数量，分别按小时、每日及每月周期截取小时电量、日电量和月电量，得到的数据整理到表格中。
[0040]
s2、数据筛选，对用电量存在缺失的数据进行过滤；具体为：
[0041]
对日用电量存在缺数且大于缺数次数大于预设值或小时用电量存在缺数且大于缺数次数大于预设值的不完整数据进行过滤剔除，例如过滤上个月日电量缺数》3天或连续2个小时电量缺数的数据。
[0042]
s3、用电数据处理，对过滤后数据进行计算，得到典型用电曲线；具体为：
[0043]
对步骤s2过滤后的数据进行求平均值计算，用计算得到的平均值进行填充数据，然后对填充完成后的所有数据进行平方和标准化或总和标准化，余弦相似度计算，通过平方和标准化与平方和基准线比较或总和标准化与总和基准线比较，得出标准化后的数据，根据数据画出曲线图，即为典型用电曲线。
[0044]
平方和标准化具体为：采用每个电量数值除以总体平方和，转化到同一量纲级别；
[0045]
总和标准化具体为：采用每个电量数值除以所有数据求和，转化到同一量纲级别。
[0046]
余弦相似度计算具体为：
[0047]
根据填充完成后的所有数据，根据余弦相似度计算公式计算每个与平均值的余弦相似度；
[0048]
余弦相似度通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性；两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为1；两个向量夹角为90
°
时，余弦相似度的值为0；两个向量指向完全相反的方向时，余弦相似度的值为-1；
[0049]
两个向量间的余弦值通过使用欧几里点积公式求出：
[0050]a·
b＝||a|| ||b||cosθ
[0051]
两向量余弦相似度θ由点积和向量长度得到：
[0052][0053]
其中，ai、bi分别代表向量a和b的各分量。
[0054]
s4、电量曲线相似度对比，对比用户电量曲线和典型用电曲线，识别出异常用电用户；具体为：
[0055]
针对电价执行异常的用户，进行用户电量曲线与典型用电曲线对比，计算余弦相似度，超过预设的相似度阈值视为异常；
[0056]
用户电量曲线和典型用电曲线均包括月电量曲线、日电量曲线以及小时电量曲线。
[0057]
在本实施例中，相似度阈值根据用户所属单位、用电类别进行预设。
[0058]
在另一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器以及处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述实施例方法。
[0059]
在另一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时，实现上述实施例方法。
[0060]
还需要说明的是，在本说明书中，诸如术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那
些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0061]
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。