基于稠密度聚類法和層次分析法(AHP)的竊電嫌疑行為檢測

周江

摘? ?要：本文針對目前對竊電行為早期快速診斷和發(fā)現(xiàn)困難的現(xiàn)狀，提出了一種在基于大數(shù)據(jù)背景下的稠密度聚類法和層次分析法（AHP），通過先對用電用戶的用電特征進行聚類，然后對具有竊電嫌疑特征的分類進行層次分析法，最終給出各用電用戶的竊電嫌疑程度指數(shù)，以幫助實際用電稽查和反竊電工作。

關(guān)鍵詞：竊電嫌疑? 稠密度聚類? 層次分析法（AHP）

中圖分類號：F27? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1674-098X（2020）02（a）-0085-02

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的快速發(fā)展，解決了海量數(shù)據(jù)分析的技術(shù)問題。國際上已有很多利用大數(shù)據(jù)在不同場景與需求下進行準確檢測與判斷的研究。在用戶竊電檢測方面，國網(wǎng)的用戶用電信息采集系統(tǒng)已經(jīng)實現(xiàn)了對電力用戶的全覆蓋、全采集，所得到的海量的、完備的用戶數(shù)據(jù)，完全能滿足大數(shù)據(jù)分析使用需求。

1? 稠密度聚類法和層次分析法

1.1 稠密度聚類法

1.1.1 聚類法原理

聚類分析是研究（樣品或指標）分類問題的一種統(tǒng)計分析方法，以相似性為基礎(chǔ)，在一個聚類中的模式之間比不在同一聚類中的模式之間具有更多的相似性。從某一程度來看也可理解它是一種基于傳統(tǒng)的貼標簽功能和依托IT技術(shù)進行聚類分析而成的用戶畫像應(yīng)用技術(shù)。

用戶用電是有規(guī)律可循的，作為用戶用電記錄的負荷曲線也應(yīng)該是有規(guī)律可循的。一般情況，可把用戶用電分為生活用電、辦公用電和生產(chǎn)用電三種。生活用電特點：一是電量小;二是任何一天，任何時間都可能發(fā)生。根據(jù)生活用電的這些特點，生活用電在日分布圖上，往往是一條連續(xù)的，波動不大的，低矮的曲線。我們常常把生活用電生成的這條曲線叫做底層用電（以下簡稱底層）。辦公用電特點：一是電量比生活用電電量大;二是按作息時間用電;三是常常加班用電。機關(guān)事業(yè)單位沒有生產(chǎn)用電，辦公用電就是該用戶的用電頂層（以下簡稱頂層）。工業(yè)企業(yè)單位辦公用電覆蓋了生活用電，形成高底。生產(chǎn)用電特點：一是用電量最大;二是遵守作息時間;三是有鮮明的行業(yè)特點。生產(chǎn)用電構(gòu)成日分布的頂層，從頂層形狀可以推斷用戶作息時間和行業(yè)特點。一般情況，以上三種類型用電使用同一塊電表，24h連續(xù)計量，因各個用戶作息時間不同，用電類型不同，所以生成形象各異的負荷曲線分布圖：上班時間記錄用電的頂層;下班時間記錄底層;加班底層是高底。對于全天工作的機關(guān)事業(yè)單位，頂層是辦公電流;對于全天工作的工業(yè)企業(yè)單位，生產(chǎn)用電是頂層。以上的分析就是電流分布規(guī)律的要點。

1.1.2 分析步驟

電流日分布規(guī)律很大程度跟用戶行業(yè)有關(guān)，不同行業(yè)的用電規(guī)律在電流日分布規(guī)律圖中表現(xiàn)差異較大，故利用電流日分布規(guī)律數(shù)據(jù)樣本量還無法足以對所有用電用戶進行細致地聚類分析。如要進行分析，則需要利用到電流月分布規(guī)律圖，這也體現(xiàn)了聚類分析的基礎(chǔ)是來源于電力大數(shù)據(jù)的概念。

根據(jù)電流月分布規(guī)律數(shù)據(jù)分析，我們梳理并可以聚類為七種類型的用電用戶，它們是：平穩(wěn)型、波動型、漸變型、跳變型、局部0型、全部0型、局部露底型。

1.1.3 分析特征歸納

通過以上的分析過程闡述，我們基本可以得出初步結(jié)論：平穩(wěn)型、波動型、漸變型三種為正常分布;跳變型、局部0、全部0、局部露底4種為異常分布。但造成異常分布的原因我們不能斷定就是用戶的竊電行為。通過電流稠度的聚類分析方法，我們完全根據(jù)單一類型的歷史數(shù)據(jù)來對所有用電用戶進行了一次歸類畫像，從而快速圈定用電行為異常用戶的范圍。如要對這些用戶進行再次精確分析和貼上量化的標貼，就需要采取下一步的層次分析法了。

1.2 層次分析法

1.2.1 算法原理

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP）是將與決策總是有關(guān)的元素分解成目標、準則、方案等層次，在此基礎(chǔ)之上進行定性和定量分析的決策方法。在竊電嫌疑分析應(yīng)用中，將不同的用戶當作不同的備選方案，線損平衡指標、功率平衡指標、失壓、短相、缺相、失流等電表事件、負載率特征、作業(yè)習慣、功率因數(shù)分布、功率歷史數(shù)據(jù)特征作為第一層次要素，用電平衡指標、表計事件、歷史數(shù)據(jù)特征，作為第二層次元素。分別賦予不同的權(quán)重比例，最終通過加權(quán)遞階歸并，得到每個用戶的竊電嫌疑指數(shù)。

1.2.2 分析步驟

（1）劃分層次。

根據(jù)層次分析原理分層建立用電異常指標體系，指標層從上至下分別為：O={用戶用電異常嫌疑指數(shù)}，A={平衡分析，表計事件分析、歷史數(shù)據(jù)分析}，以及包含各單項指標的B層，按照指標對用戶用電異常嫌疑指數(shù)的影響，指標值越高，用電異常嫌疑就越大。

（2）權(quán)重設(shè)置。

設(shè)置B層指標對于綜合用電異常指數(shù)權(quán)重。W=[w1，w2，w3，…，w17]。

（3）計算竊電嫌疑指數(shù)。

設(shè)由 層次分析法指標對于總目標的層次總排序權(quán)重為W=[w1，w2，…，wn]，各指標狀態(tài)值為S=[s1，s2，…，sn]，先得到A層指標。

由于a1對應(yīng)的下層指標為b1，b2，則a1的綜合指標的計算方法為：

Va=W1*S1+W2*S2

S為B層指標對應(yīng)的狀態(tài)指標值W為各指標對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)。

則最后綜合分值為：

通過對B層指標的分體及加權(quán)計算可以得到A層指標的具體指標值，通過對A層指標值進行累加可以得到用電異常綜合評估指標，指標值越大，用電異常嫌疑就越大。

2? 結(jié)語

本文提出了一種在大數(shù)據(jù)背景下運用并結(jié)合稠密度聚類分析法和層次分析法來檢測用電行為異常嫌疑程度的方法。選取電力用戶的用電特征數(shù)據(jù)，通過縱向歷史大數(shù)據(jù)和單一電流特征規(guī)律來歸類用戶和辨識異常用電用戶群體，以此來啟動進一步的層次分析法，并且同時又作為層次分析法中的一個重要層次指數(shù)。通過這兩種方法，快速給出有不同程度系數(shù)的竊電嫌疑用戶清單，以供供電企業(yè)進行用電稽查和反竊電工作的重要依據(jù)。

本文提出的分析數(shù)據(jù)只需要來源于既有的用電信息采集系統(tǒng)中即可，跟常用的硬件判斷法、其他軟件分析方法相比，本方法不依賴加裝現(xiàn)場硬件設(shè)備，也不需要在軟件系統(tǒng)中補錄和豐富其他數(shù)據(jù)。利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)可同時用于分析當前的和過去的竊電行為。實際應(yīng)用表明該方法具有很好的用電異常行為分析、發(fā)現(xiàn)能力，可以作為發(fā)現(xiàn)竊電行為檢測重要手段，具有很好實用價值。

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