基于数据挖掘技术的窃电侦查方法

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1、2013年第2期上海电力E重冒譬基于数据挖掘技术的窃电侦查方法方菁，方众2(1．上海市电力公司松江供电公司，上海201600；2．上海市电力公司检修公司，上海200063)摘要：目前窃电侦查最主要是靠人工巡查的方法，而电力部门已经通过远程或人工抄表掌握了大量用户用电数据，通过对这些数据信息的挖掘分析可为窃电侦查提供更有效的途径。本文从对负荷数据进行挖掘分析的角度设计了一种窃电侦查方法。在对已有用户的历史数据进行聚类分析的基础上，通过用户与质心的偏差比较，缩小疑似窃电用户范围。再由现场侦查确定窃电和不窃电用户，并提取能够有效区分两种用户的

2、特征量，建立一种决策树分类器，学习窃电分类规则，由此根据新用户的用电负荷预测其窃电行为。最后对窃电侦查分类器的准确性进行了计算和分析。关键字：窃电侦查；数据挖掘；决策树算法；属性选择中图分类号：TM93文献标识码：B1传统的反窃电方法及其不足之处的缺点就是不能有效取证、准确定量、及时反馈信息。现阶段窃电主要侦查手段有以下两种形l1：虽然窃电的方法各式各样，除了计电人员这(1)直观检查法。通过人的感官，采用眼看、种管理上的纰漏，其它的窃电行为导致的种种迹鼻闻、耳听、手摸、口问等方法，对电能计量装置象几乎都能反映在计量装置上，不论是计量装置

3、进行检查，从中发现窃电的蛛丝马迹。的慢转、反转和停转，在用户的用电记录上均有(2)仪表检查法。通过有关的电气仪表进行显示，反映在用电量的异常变化，电流电压的异现场定量检测，从中认定是否窃电的方法。常变化等等。如果可以将这些实时采集到的数据类比中可发现，这两类传统窃电侦查方法加以分析和汇总，并结合历史数据，通过分析用普遍耗时耗力，有时需要依据专业人员人工分户用电情况的各种属性，找到判断具有窃电行为析数据进行判断，面对大量的用户，尤其是面对的用户的属性特征和规则，将比较直观实时的反居民小区中的用户，逐个巡查效率很低，最主要映用户用电情况和用

4、电状态。-—-卜-—-卜-—+一-——卜-—卜—·卜-—-卜参考文献：【5]RafaeldeDiosandPabloMartin，Networkplanning．[1】BenoitdeNEUVILLE，PhillippeSOMMEREYNS，DMS，MethodologyandApplication[C】，CIGRE，2006．ScadaandGISinteractionsredesignedwhilerenewing[6】CIGREWorkingGroup37．27．AGEINGOFTHESYStheGISlegacysystemiC

5、】，CIGRE，2007．TEM—IMPACTONPLANNING[C】．2000．[2]ZmijarevicZ，KrajcarS，SklecD．GISEnhancedLong[7】上海市电力公司．《上海电网若干技术原则的规定(第TermPlanningofMVDistributionNetworks[J]．Procof三版)》[s】，2004．the6thIASTEDMulti—ConferenceTransmissionand[8】上海市电力公司．《上海中、低压电网配置原则及典型DistributionMarinade1Ray(US

6、A)，2002．设计》[s】，2006．[3】陈拥军，姜宪．农村电力需求评价和电网规划[M]．北收稿日期：2013—02—15京：中国水利电力出版社，2009．作者简介：王耀华(1978-)，男，本科，从事设计及安[4]国家电网公司．城市电力网规划设计导则[s】．中国电力保管理工作。出版社，2006．一85—2013年第2期2基于数据挖掘的窃电侦查方法则第k类的标准偏差公式为类中各用户偏差的几何平均值，如公式(2)所示：2_1窃电侦查模型本设计就是通过数据挖掘技术与反窃电模型的结合，从历史数据中得到窃电和正常用电负比较用户偏差与质心的偏

7、差，大于标准差的荷的特征，由此分辨实时用户的窃电行为。处理用户作为疑似窃电用户，进而进行人工判断。窃电的过程流程如图1所示。第三步：窃电用户判断。在实际应用中，要通过实地巡查的方法，最终确定正常和窃电两类用户，提高之后分类器的准确性。本论文使用的为2006年上海部分居民小区的月用电量，通过观察用户一整年的用电负荷曲线，确定正常和窃电两类用户。第四步：建立分类器。通过数据特征量的提取，建立决策树二叉树，学习样本数据中正常和窃电用户规则，判断新用户是否窃电。2-2决策树分类器将所有数据分为窃电、正常用户后，关键在于建立合适的分类器学习规则，

8、对新用户进行判断。分类是数据挖掘中的一类非常重要的任务。它的目的是构造一个分类函数或者分类模型(也图1处理窃电的过程流程图通常称为分类器)，该模型按照事先定义的一组类别，寻找它们与已知数据集中各属性相关的有