一种集成特征库的防窃电算法芯片及防窃电方法与流程

本发明涉及电力监控技术领域，特别涉及一种集成特征库的防窃电算法芯片及防窃电方法。

背景技术：

电能是社会生活、生产重要的能源。因为人们追求经济利益，窃电现象时有发生，尤其是许多用电大户存在各种形式的窃电行为，给电力系统和国家带来了巨大的经济损失。比较突出的问题是违章用电和窃电，带来安全隐患，研究和解决这一问题，关系到社会的稳定和电力企业的发展。窃电行为不仅损害电力企业的经济利益，而且还影响电网的安全运行，因为窃电而产生的人员伤亡与设备损坏也时有发生，窃电行为不但造成了经济利益损失，而且因窃电导致事故所造成的间接损失则更为巨大。由此可见，防窃电工作有重要意义。伴随着防窃电技术及措施的改进，窃电手段不断的提高，防窃电问题，需要有更专业的技术方法破解及防范这种行为的发生，因此需要研究防窃电技术。

现有防窃电手段的确取得了一定的成效，如通过对电能表进行集中设置以及用封紧、锁牢的措施，避免用户随便接触电能表；统一采取封口压下后无法恢复的封装方法，并且都封上号码来一起记录管理；使用有禁止逆转功能的电能表，供电厂商订货时要求厂家设计配有止逆功能的电度表，杜绝反相电流窃电。但随着科技的进步，高科技窃电的花样也越来越多，现有的防窃电技术其窃电数据认定标准无法实时更新，导致新的窃电行为不易被监控到并及时制止。

技术实现要素：

为了克服上述问题，本发明提出一种可有效解决上述问题的集成特征库的防窃电算法芯片及防窃电算法。

本发明解决上述技术问题提供的一种技术方案是：提供一种集成特征库的防窃电算法芯片及防窃电方法，包括识别模块和学习强化反馈模块，所述识别模块与学习强化反馈模块相连接，识别模块用于识别疑似窃电用户，学习强化反馈模块用于学习记录识别模块中所识别的新的特征数据；

所述识别模块包括采集模块、监测甄别模块、数据处理模块和记录上传模块，所述监测甄别模块分别与采集模块和数据处理模块相连接，记录上传模块与数据处理模块相连接。所述学习强化反馈模块包括窃电特征库模块、异常用电记录模块、比较分析模块和特征数据反馈模块，所述窃电特征库模块和异常用电记录模块分别与监测甄别模块相连接，比较分析模块分别与异常用电记录模块、特征数据反馈模块和数据处理模块相连接，特征数据反馈模块与窃电特征库模块相连接；

所述采集模块用于采集用户的用电数据，并将用电数据发送至监测甄别模块；

所述监测甄别模块接收用户的用电数据，并将用电数据与窃电特征库模块中的窃电特征数据相比较，判断用电数据为正常用电数据或非正常用电数据，正常用电数据直接通过，非正常用电数据发送至异常用电记录模块；

所述数据处理模块用于接收监测甄别模块的判断结果，并将判断结果发送至记录上传模块；

所述记录上传模块用于记录判断结果，并将判断结果反馈至供电部门监控中心；

所述窃电特征库模块用于储存经过确认的窃电特征数据；

所述异常用电记录模块用于储存监测甄别模块发送的非正常用电数据，并将非正常用电数据发送至比较分析模块；

所述比较分析模块用于判断非正常用电数据为新窃电特征数据或正常用电数据，正常用电数据直接通过，将新窃电特征数据发送至特征数据反馈模块；

所述特征数据反馈模块接收新窃电特征数据，并将新窃电特征数据发送至窃电特征库模块进行储存。

优选地，一种采用集成特征库的防窃电算法芯片的防窃电方法，包括如下步骤：

步骤s1，采集模块采集用户的用电数据，并将用电数据发送至监测甄别模块；

步骤s2，监测甄别模块接收用户的用电数据，并将用电数据与窃电特征库模块中的窃电特征数据相比较，判断用电数据为正常用电数据或非正常用电数据，正常用电数据直接通过，非正常用电数据发送至异常用电记录模块；

步骤s3，异常用电记录模块接收储存监测甄别模块发送的非正常用电数据，并将非正常用电数据发送至比较分析模块，比较分析模块判断非正常用电数据为新窃电特征数据或正常用电数据，正常用电数据直接通过，将新窃电特征数据发送至特征数据反馈模块；

步骤s4，特征数据反馈模块接收新窃电特征数据，并将新窃电特征数据发送至窃电特征库模块进行储存，强化窃电特征库模块的防窃电功能。

与现有技术相比，本发明的集成特征库的防窃电算法芯片及防窃电方法集成窃电特征库模块在线识别有很强的特征识别能力，可根据筛选记录查实结果，用来发现窃电行为；通过比较分析模块判断非正常用电数据为新窃电特征数据，特征数据反馈模块接收新窃电特征数据，并将新窃电特征数据发送至窃电特征库模块进行储存，具有窃电判定标准更新功能，提高了新窃电行为的防范能力。

【附图说明】

图1为本发明一种集成特征库的防窃电算法芯片的模块结构图；

图2为本发明一种集成特征库的防窃电算法芯片的识别模块和学习强化反馈模块结构关系图。

【具体实施方式】

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施实例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

需要说明，本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅限于指定视图上的相对位置，而非绝对位置。

另外，在本发明中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

请参阅图1，本发明的一种集成特征库的防窃电算法芯片，包括识别模块和学习强化反馈模块，所述识别模块与学习强化反馈模块相连接，识别模块用于识别疑似窃电用户，学习强化反馈模块用于学习记录识别模块中所识别的新的特征数据。

请参阅图2，所述识别模块包括采集模块、监测甄别模块、数据处理模块和记录上传模块，所述监测甄别模块分别与采集模块和数据处理模块相连接，记录上传模块与数据处理模块相连接。所述学习强化反馈模块包括窃电特征库模块、异常用电记录模块、比较分析模块和特征数据反馈模块，所述窃电特征库模块和异常用电记录模块分别与监测甄别模块相连接，比较分析模块分别与异常用电记录模块、特征数据反馈模块和数据处理模块相连接，特征数据反馈模块与窃电特征库模块相连接。

所述采集模块用于采集用户的用电数据，并将用电数据发送至监测甄别模块；

所述监测甄别模块接收用户的用电数据，并将用电数据与窃电特征库模块中的窃电特征数据相比较，判断用电数据为正常用电数据或非正常用电数据，正常用电数据直接通过，非正常用电数据发送至异常用电记录模块；

所述数据处理模块用于接收监测甄别模块的判断结果，并将判断结果发送至记录上传模块；

所述记录上传模块用于记录判断结果，并将判断结果反馈至供电部门监控中心；

所述窃电特征库模块用于储存经过确认的窃电特征数据；

所述异常用电记录模块用于储存监测甄别模块发送的非正常用电数据，并将非正常用电数据发送至比较分析模块；

所述比较分析模块用于判断非正常用电数据为新窃电特征数据或正常用电数据，正常用电数据直接通过，将新窃电特征数据发送至特征数据反馈模块；

所述特征数据反馈模块接收新窃电特征数据，并将新窃电特征数据发送至窃电特征库模块进行储存。

一种采用集成特征库的防窃电算法芯片的防窃电方法，包括如下步骤：

步骤s1，采集模块采集用户的用电数据，并将用电数据发送至监测甄别模块；

步骤s2，监测甄别模块接收用户的用电数据，并将用电数据与窃电特征库模块中的窃电特征数据相比较，判断用电数据为正常用电数据或非正常用电数据，正常用电数据直接通过，非正常用电数据发送至异常用电记录模块；

步骤s3，异常用电记录模块接收储存监测甄别模块发送的非正常用电数据，并将非正常用电数据发送至比较分析模块，比较分析模块判断非正常用电数据为新窃电特征数据或正常用电数据，正常用电数据直接通过，将新窃电特征数据发送至特征数据反馈模块；

步骤s4，特征数据反馈模块接收新窃电特征数据，并将新窃电特征数据发送至窃电特征库模块进行储存，强化窃电特征库模块的防窃电功能。

与现有技术相比，本发明的集成特征库的防窃电算法芯片及防窃电方法集成窃电特征库模块在线识别有很强的特征识别能力，可根据筛选记录查实结果，用来发现窃电行为；通过比较分析模块判断非正常用电数据为新窃电特征数据，特征数据反馈模块接收新窃电特征数据，并将新窃电特征数据发送至窃电特征库模块进行储存，具有窃电判定标准更新功能，提高了新窃电行为的防范能力。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的构思之内所作的任何修改，等同替换和改进等均应包含在本发明的专利保护范围内。