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申请/专利权人：深圳供电局有限公司

摘要：本发明提供一种基于用电行为特征进行异常用电识别的方法及系统，包括，获取用电客户的档案信息、用电信息及缴费信息；将所述档案信息、所述用电信息及所述缴费信息分别输入预设的关联模型，得到用电客户的用电行为特征；并按照时间序列对得到的用电行为特征进行排序；将排序后的用电行为特征输入预设的用电行为分析模型，得到用电量异常分析结果；根据所述用电量异常分析结果进行异常用电识别。本发明提前对用电量异常进行分析和判断，指导计量用检专业人员进行现场处理，以提高抄表准确率。

主权项：1.一种基于用电行为特征进行异常用电识别的方法，其特征在于，包括：获取用电客户的档案信息、用电信息及缴费信息；将所述档案信息、所述用电信息及所述缴费信息分别输入预设的关联模型，得到用电客户的用电行为特征；并按照时间序列对得到的用电行为特征进行排序；其中，所述关联模型包括：电量模型，用以识别用电信息中的用电量数据，将所述用电量数据按类型进行分类，并以时间从前到后的顺序进行存储；电费模型，用以识别缴费信息中的电费数据，将所述电费数据按电费类型、用户类型进行分类，并以时间从前到后的顺序进行存储；用户波动模型，用以判断电量数据或电费数据是否在某一时间段内存在超出预设波动范围的波动情况，并输出电量数据或电费数据在某一时间段内存在超出预设波动范围的波动情况的用电客户信息；用户分类模型，用以识别用电客户的用电量需求并根据用电量需求对用电客户进行分类，得到客户分类结果；所述根据用电量需求对用电客户进行分类包括：将用电量需求中报装容量超过预设阈值的客户归类为大客户；将用电量需求中需要保证用电量稳定的客户归类为重要客户；将用电量需求中需要对客户的用电需求及相关服务进行跟进的客户归类为重点关注客户；将存在客户备案，但用电量需求中存在一段时间内用电量为0的客户归类为长期不用电客户；所述得到用电客户的用电行为特征包括：根据输入的所述档案信息、所述用电信息及所述缴费信息判断所述用电客户的用电模式；根据所述用电信息、所述缴费信息判断所述用电客户的用电和缴费的时间顺序；若先用电后缴费，则判定所述用电客户的用电模式为传统模式；若先缴费后用电，则判定所述用电客户的用电模式为费控模式；根据所述用电信息判断所述用电客户的当月用电量和过往正常用电量之差，是否大于预设的异常阈值，若大于预设的异常阈值，则判定所述用电客户的用电模式为异常用电模式；根据所述档案信息、所述用电信息判断所述用电客户的用电场景是否符合预设的特殊场景条件，若符合预设的特殊场景条件，则判定所述用电客户的用电模式为异常用电模式；识别所述用电客户在所述用电模式下对应的各项用电客户负荷特性指标，输出为用电客户的用电行为特征；将排序后的用电行为特征输入预设的用电行为分析模型，得到用电量异常分析结果；根据所述用电量异常分析结果进行异常用电识别。

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