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申请/专利权人：国网天津市电力公司营销服务中心;国网天津市电力公司;国家电网有限公司

摘要：本发明公开了一种反窃电智能预警方法、系统、电子设备和存储介质，涉及智能电网技术领域。包括：根据选定区域的历史窃电用户用电数据，对历史窃电用户用电数据分类，得到典型窃电模式及对应的用电数据；将所述区域待测用户用电数据分别与每种典型窃电模式用电数据进行比较，将满足预设相似条件的用户确定为异常用户；将异常用户用电数据输入通过正常用户用电数据训练得到的编码解码模型，得到对应的解码数据，将异常用户用电数据和对应解码数据满足预设差异条件的用户确定为核查对象。能够识别多样化、隐蔽性强的窃电模式，识别准确率高，对不同台区的适应性好，便于推广应用。

主权项：1.一种反窃电智能预警方法，其特征在于，包括以下步骤：对选定区域的历史窃电用户用电数据曲线，按照基础窃电模式进行分解，确定每个历史窃电用户用电数据曲线中基础窃电模式的构成；所述基础窃电模式包括：基础窃电模式1，将高于任意阈值的用电量设为固定值；基础窃电模式2，将随机时间段内的所有用电量置0；基础窃电模式3，按照固定比例减小用电量；基础窃电模式4，取一天各时段用电量的平均值替换实际用电量；分别根据每个历史窃电用户用电数据曲线中基础窃电模式的构成，确定对应的基础窃电模式组合；记录选定时间内每个历史窃电用户用电数据曲线对应的基础窃电模式组合的集合中相同基础窃电模式组合的出现次数，将出现次数达到典型判断阈值的每种基础窃电模式组合确定为典型窃电模式；对所述典型窃电模式进行AP聚类，验证代表性：符合AP聚类分析的验证条件，则所述典型窃电模式及对应的用电数据进行预设相似条件的比较；不符合AP聚类分析的验证条件，则调整选定区域的历史窃电用户用电数据曲线和或每种基础窃电模式对应的曲线的时间尺度或用电数据数量级、或调整典型判断阈值，重新确定典型窃电模式；分别将每种典型窃电模式对应的历史窃电用户用电数据进行合成，得到对应典型窃电模式的用电数据；将所述区域待测用户用电数据分别与每种典型窃电模式用电数据进行比较，将满足预设相似条件的用户确定为异常用户：分别确定所述区域待测用户用电数据与每种典型窃电模式用电数据的动态时间规整距离DTW，当所述动态时间规整距离不超过对应典型窃电模式预设的相似阈值时，将对应用户确定为异常用户；或，当检测所述区域多个用户时，分别确定每个待测用户用电数据与每种典型窃电模式用电数据的动态时间规整距离DTW，将同种典型窃电模式下的动态时间规整距离由小到大排列，将数值异常突变的点作为临界点，取临界点之前的用户判定为异常用户；将所述异常用户用电数据输入通过正常用户用电数据训练得到的编码解码模型，得到对应的解码数据，将异常用户用电数据和对应解码数据满足预设差异条件的用户确定为核查对象；分别确定所述区域待测用户用电数据与每种典型窃电模式用电数据的动态时间规整距离，包括：将待测用户用电数据与任一种典型窃电模式用电数据分割成包含时序特征的时间序列，其中待测用户用电数据包括m个时间序列，所述典型窃电模式用电数据包括n个时间序列；建立待测用户用电数据时间序列和所述典型窃电模式用电数据时间序列的对应关系；分别确定待测用户用电数据每个时间序列和对应的所述典型窃电模式用电数据时间序列的距离，将每个所述距离求和，得到待测用户用电数据和所述典型窃电模式用电数据的动态时间规整距离；建立待测用户用电数据时间序列和所述典型窃电模式用电数据时间序列的对应关系，包括：当m=n时，按照时间序列的序数，在待测用户用电数据时间序列和所述典型窃电模式用电数据时间序列之间建立对应关系；当m不等于n时，构建m×n的矩阵，矩阵元素（i，j）表示待测用户用电数据第i个时间序列和所述典型窃电模式用电数据第j个时间序列之间的距离，根据目标函数和约束条件，在所述矩阵上确定累计距离最短的弯曲路径，表示弯曲路径在矩阵中的起点（1，1）对应的两个时间序列之间的距离，表示弯曲路径在矩阵中的终点（m，n）对应的两个时间序列之间的距离，表示弯曲路径在矩阵中的第s个点对应的两个时间序列之间的距离，表示弯曲路径在矩阵中坐标点的数量，表示待测用户用电数据时间序列集合，表示所述典型窃电模式用电数据时间序列集合；根据弯曲路径，确定待测用户用电数据时间序列和所述典型窃电模式用电数据时间序列之间的对应关系。

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