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公开(公告)号：CN111861786B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202010539948.X
申请日：2020-06-12
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/20 , G06F18/2431 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于特征选择和孤立随机森林的专变窃电识别方法，涉及电力运维领域。目前窃电识别使用的信息中无专变行业，影响正确率。本发明首先采集了区域范围内一个行业的专变用户一年的日用电量数据；接着计算该行业用户集的用电特征，包括年/月用电方差，月用电增长率，月负载率，月峰谷差等，建立特征集矩阵；然后使用Relief过滤式特征选择方法，选择相关统计量较大的特征作为辨识窃电用户的关键特征；最后使用孤立随机森林检测算法，检测已知的窃电样本与疑似窃电用户。本发明可以快速、准确地根据不同行业正常用户和窃电用户的用电特征，完成一个行业窃电嫌疑户的快速排查。
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公开(公告)号：CN111861786A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010539948.X
申请日：2020-06-12
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于特征选择和孤立随机森林的专变窃电识别方法，涉及电力运维领域。目前窃电识别使用的信息中无专变行业，影响正确率。本发明首先采集了区域范围内一个行业的专变用户一年的日用电量数据；接着计算该行业用户集的用电特征，包括年/月用电方差，月用电增长率，月负载率，月峰谷差等，建立特征集矩阵；然后使用Relief过滤式特征选择方法，选择相关统计量较大的特征作为辨识窃电用户的关键特征；最后使用孤立随机森林检测算法，检测已知的窃电样本与疑似窃电用户。本发明可以快速、准确地根据不同行业正常用户和窃电用户的用电特征，完成一个行业窃电嫌疑户的快速排查。
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公开(公告)号：CN109858679A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201811647470.1
申请日：2018-12-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种结合人机物的反窃电稽查监控系统及其工作方法，涉及电力稽查监控领域。窃电用户手段具有智能性、隐蔽性、有规模性和职业性，现有电力工作人员现场发现窃电的难度大。本发明包括：数据获取处理模块；反窃电算法模型库管理模块；反窃电预警模型定制模块；疑似窃电判断模块；疑似窃电用户判别结果存储模块；工单生成模块；工单处理模块；数据采集模块；工单归档存储模块；数据反馈模。本发明融合了用采系统、现场检测仪、采集运维掌机三者，提升反窃电工作的及时性，解决现有电力工作人员现场发现窃电的难度大、耗时耗力、不及时、无强专业支撑等问题，避免了因为人力资源的不足导致的电力企业经济损失。
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