一种基于灰色关联度分析的用电模式稳定性判别方法与流程

技术特征：

1.一种基于灰色关联度分析的用电模式稳定性判别方法，包括按当月集抄有功总电量水平和电量环比波动率进行集抄数据异常的初步判定，初步筛选出可能为异常的用户，可能为异常的用户分为待消缺用户、待稽查用户和待核抄用户，其特征是：

从异常的用户中除去确定的待消缺用户之后，对剩余用户实施模式识别的两阶段判定算法，梳理出当期待核抄用户、待稽查用户和可出账用户清单；

对无历史窃电记录且拥有两年以上集抄数据的用户，开展模式稳定性判别，参照历史用电模式预测当期用电量的合理范围，进而判定用户的当期用电量是否异常。

对于无历史窃电记录且拥有两年以上集抄数据的用户，以12个月月份系数定义用电模式时间序列，采用灰色关联度分析法判定用电模式稳定性，其中的12个月月份系数为月总有功电量占12个月平均月总有功电量的比值；

若用户过去第1～12个月为第I年，过去第13～24个月为第II年；则用电模式稳定性分析按如下流程进行：

1)将历史月用电量折算到基准气温下：

第m月的基准气温定义为当地多年来对应月份的平均气温，将逐月用电量折算到基准气温下，以剔除两年气温差异对月份系数时间序列相似性的影响；

2)计算月份系数；

据基准温度下的折算值得到过去24个月的月份系数；

3)求两年月份系数序列的关联度：

用第I年月份系数、II年月份系数，定义用户的两个用电模式时间序列，它们构成关联度分析的两个因素序列；先计算两极最大差和最小差，对因素序列中每一因素计算关联系数，对用户计算关联系数的均值，将关联系数的均值大于阈值的用户判定为用电模式稳定；

对判定为用电模式稳定的用户，进一步依据历史用电数据估算其当期用电量的合理范围，进而查看集抄所得用电量是否在合理范围内，由此判定集抄数据是否异常。

2.按照权利要求1所述的基于灰色关联度分析的用电模式稳定性判别方法，其特征是在进行所述的初步判定时，先判定该用户当期是否是低用电量或零用电量用户；若不是低用电量或零用电量用户，再进行环比波动率判定；

在波动率判定时，若用户上月电量为零，直接判定为该用户当期正常，只对上月用电量非零的用户计算环比波动率。

3.按照权利要求1或2所述的基于灰色关联度分析的用电模式稳定性判别方法，其特征是所述的初步判定，除了考察月总有功用电量的环比波动率之外，还考察各费率有功用电比重或分时有功用电比重的波动率，若月总有功用电量的环比波动率、各费率有功用电比重或分时有功用电比重其中任何一个的环比波动率≥50％都初判为异常。

4.按照权利要求1所述的基于灰色关联度分析的用电模式稳定性判别方法，其特征是将所述的历史月用电量折算到基准气温下时，按照下列方式进行：

首先利用最近一次夏季、冬季的日用电量数据，计算用户k夏季、冬季日有功电量关于日平均气温的灵敏度系数，分别记为ε_k^SM和ε_k^WT；

其中的ε_k^SM为用户k夏季日有功电量关于日平均气温的灵敏度系数，ε_k^WT为用户k冬季日有功电量关于日平均气温的灵敏度系数；

夏季为6～9月，冬季为12月～次年2月；

当期为第y年、第m月；其中的y＝I,II；m＝1,…,12；

则用户k该月用电量折算公式为：

${\tilde{E}}_{k,y,m}^{C-total}=E_{k,y,m}^{C-total}+{\mathrm{\ϵ}}_{k,m}\·n_{y,m}\·\left({\stackrel{\‾}{\stackrel{\‾}{T}}}_m-{\stackrel{\‾}{T}}_{y,m}\right)$

式中，为该月用电量折算值，为该月用电量实际值，n_y,m为第y年第m月的天数；ε_k,m为气温灵敏度系数，第m月为夏季月时取ε_k^SM，第m月为冬季月时取ε_k^WT，春秋季月份时可取0；为当地多年来对应月份的平均气温，为第y年第m月实际的月平均气温均值。

5.按照权利要求1所述的基于灰色关联度分析的用电模式稳定性判别方法，其特征是在计算所述的月份系数时，据基准温度下的折算值，得到用户k过去24个月的月份系数：

${\mathrm{\β}}_{k,Y-y,m}=\frac{12\·{\tilde{E}}_{k,Y-y,m}^{C-total}}{\underset{i=1}{\overset{12}{\Σ}}{\tilde{E}}_{k,Y-y,i}^{C-total}}$

其中，当期为第y年、第m月；其中的y＝I,II；m＝1,…,121；2为用户k过去24个月中每年的用电量折算值，为用户k过去24个月中每个月的用电量折算值，i＝1,…,12；β_k,Y-y,m为用户k过去24个月的月份系数。

6.按照权利要求1所述的基于灰色关联度分析的用电模式稳定性判别方法，其特征是在结算所述的两年月份系数序列的关联度时，按照下列步骤进行：

用第I、II年月份系数定义用户k的两个用电模式时间序列x_k,I＝{x_k,I(1)…x_k,I(12)}和x_k,II＝{x_k,II(1)…x_k,II(12)}，构成关联度分析的两个用电模式时间因素序列；

为判定两者的关联度，先计算两极最大差和最小差：

${\mathrm{\Δ}}_{k,\min }=\underset{i=1}{\overset{12}{\min }}|x_{k,I}\left(i\right)-x_{k,II}\left(i\right)|$

${\mathrm{\Δ}}_{k,max}=\underset{i=1}{\overset{12}{max}}|x_{k,I}\left(i\right)-x_{k,II}\left(i\right)|$

其中Δ_k,min为最小差，Δ_k,max为最大差，x_k,I(i)为用户k第I年的月份系数用电模式时间序列，x_k,II(i)为用户k第II年的月份系数用电模式时间序列。

其次，对因素序列中每一因素计算关联系数：

${\mathrm{\α}}_k\left(i\right)=\frac{{\mathrm{\Δ}}_{k,min}+\mathrm{\ρ}\·{\mathrm{\Δ}}_{k,max}}{{\mathrm{\Δ}}_k\left(i\right)+\mathrm{\ρ}\·{\mathrm{\Δ}}_{k,max}},i=1,...,12$

其中Δ_k(i)＝|x_k,I(i)-x_k,II(i)|

式中，ρ∈[0,1]为分辨系数；

对用户k计算关联系数的均值：

${\mathrm{\Δ}}_k=\frac{1}{12}\underset{i=1}{\overset{12}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_k\left(i\right)$

将用户k计算关联系数的均值Δ_k大于阈值的用户判定为模式稳定。

7.按照权利要求1所述的基于灰色关联度分析的用电模式稳定性判别方法，其特征是所述的预测当期用电量的合理范围，按照下列方式进行：

对用电模式判定为稳定的用户预测当期月用电量合理区间，包括如下两步预测用户当期月用电量灰色估计值：

a)首先按月份系数法预测当期月用电量：

${\hat{E}}_{k,0}={\hat{E}}_k^{monthly}\·{\widehat{\mathrm{\β}}}_{k,M_0}$

其中，为用户k的当期月预测用电量，为对用户k上两年月均用电量加权平均后得到的当年月均用电量预测值；M₀为当期对应的月份；为对用户k上两年第M₀月月份系数加权平均后预测得到的当期月份系数；

b)将上式所得预测值视作当期月均气温为上两年同期月均气温加权均值时的月用电量；

则跟据当期实际月均气温按下式对当期月用电量灰色估计值修正

${\hat{\hat{E}}}_{k,0}={\hat{E}}_{k,0}+{\mathrm{\ϵ}}_{k,0}\·\left({\stackrel{\‾}{T}}_0-{\hat{T}}_{M_0}\right)$

其中，为当期月用电量灰色估计修正值，为用户k的当期月预测用电量，ε_k,0为当月的气温灵敏度系数，为当期实际月均气温，为上两年同期月均气温加权均值。