Question

通过电力计量系统采集的电量、负荷，虽然在一定程度上能反映用户窃漏电行为的某些规律，但要作为构建模型的专家样本，特征不明显，需要进行重新构造。基于数据变换，得到新的评价指标来表征窃漏电行为所具有的规律，其评价指标体系如图6-5所示。

图6-5　窃漏电评价指标体系

窃漏电评价指标如下。

（1）电量趋势下降指标

由6.2.2节的周期性分析可以发现，正常用户的用电量较为平稳，窃漏电用户的用电量呈现下降的趋势，然后趋于平缓，因此可考虑前后几天作为统计窗口期，考虑期间的下降趋势，利用电量做直线拟合得到的斜率作为衡量，如果斜率随时间不断下降，那该用户的窃漏电可能性就很大，如图6-6所示。第一幅图展示了每天的用电量，其他图表示了随着时间推移在各自统计窗口期以用电量做直线拟合的斜率，可以看出斜率随着时间逐步下降。

图6-6　电量趋势下降示意图

对统计当天设定前后5天为统计窗口期，计算这11天内的电量趋势下降情况。首先计算这11天中每天的电量趋势，其中第i天的用电量趋势是考虑前后5天期间的用电量斜率，即

其中，k_i为第i天的电量趋势，f_l为第l天的用电量。

若电量趋势为不断下降的，则认为具有一定的窃电嫌疑，故计算这11天内，当天比前一天用电量趋势为递减的天数，即设有

则这11天内的电量趋势下降指标为

（2）线损指标

线损率是用于衡量供电线路的损失比例，同时可结合线户拓扑关系（如图6-7）计算出用户所属线路在当天的线损率，一条线路上同时供给多个用户，若第l天的线路供电量为s_l，线路上各个用户的总用电量为，线路的线损率公式为

图6-7　线路与大用户的拓扑关系示意图

线路的线损率可作为用户线损率的参考值，若用户发生窃漏电，则当天的线损率会上升，但由于用户每天的用电量存在波动，单纯以当天线损率上升了作为窃漏电特征则误差过大，所以考虑前后几天的线损率平均值，判断其增长率是否大于1%，若线损率的增长率大于1%则具有窃漏电的可能性。

对统计当天设定前后5天为统计窗口期，首先分别统计当天与前5天之间的线损率平均值和统计当天与后5天之间的线损率平均值，若比的增长率大于1%，则认为具有一定的窃电嫌疑，故定义线损指标

（3）告警类指标

与窃漏电相关的终端报警主要有电压缺相、电压断相、电流反极性等告警，计算发生与窃漏电相关的终端报警的次数总和，作为告警类指标。

6.2.4　构建专家样本

对2009年1月1日至2014年12月31日所有窃漏电用户及正常用户的电量、告警及线损数据和该用户在当天是否窃漏电的标识，按窃漏电评价指标进行处理并选取其中291个样本数据，得到专家样本库，部分数据如表6-8所示。

表6-8　专家样本数据

数据详见：demo/data/model.xls

6.2.5　模型构建