摘要
本发明公开了一种窃电检测方法及系统,所述方法包括:获取待检测用户当日的用电数据;其中,用电数据包括:用电量时间序列、第一用电量统计特征和电力参数时间序列;计算待检测用户的用电数据与所属用电模式类别的参考用电数据之间的相似度;当相似度超出预设范围时,判定待检测用户为异常用电用户;基于异常用电用户的电力参数时间序列,获取用电设备的特征数据和运行数据;将特征数据输入至设备识别模型中,得到用电设备类型;通过比较运行数据和用电设备类型的参考运行数据,判断异常用电用户是否存在窃电行为。本发明通过多维度的用电数据对用户的用电行为进行多层次的判断,能够有效地提高用户窃电行为检测的准确性。
技术关键词
序列
窃电检测方法
统计特征
设备识别
谐波幅值
电流
电力
日用电量
数据获取模块
参数
聚类算法
有功功率
模式
电压
风险
画像
周期
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气体检测方法
多模态数据融合
文本数据提取
特征值
深度学习模型