融合用电轨迹聚类和违约特征规则的异常用电行为智能识别方法与流程

本发明涉及智能用电监测，具体涉及融合用电轨迹聚类和违约特征规则的异常用电行为智能识别方法。

背景技术：

1、融合用电轨迹聚类和违约特征规则是指在异常用电行为识别过程中，将用户长期用电数据的时间序列模式分析与专家定义的违约特征判别规则相结合，通过算法聚类和知识规则的融合，实现多维度的异常检测。具体而言，用电轨迹聚类模型首先对商业、工业、居民等不同类型用户的电量曲线进行聚类分析，提取其正常用电轨迹特征，从而建立每类用户的行为画像；随后将这些聚类结果与违约特征规则（如电量突降超阈值、零火电流不平衡、表计开盖异常等）结合，对偏离正常轨迹的用户进行再筛查与交叉验证，判定是否存在违约或窃电倾向。由此形成的异常用电行为智能识别，即通过大数据、机器学习与规则引擎的联合建模，对用户的用电行为进行实时监测和自学习分析，从复杂的电量波动中快速识别出非正常操作、隐性违约、恶意篡改计量等异常行为，实现对窃电、违约用电的智能判别与预警。

2、现有技术存在以下不足：

3、在现有技术中，融合聚类模型和违约规则引擎的异常用电识别方法通常采用分阶段触发的判定机制，即聚类模型以较长时间窗口输出轨迹偏离结果，违约规则引擎以短周期规则扫描输出即时告警结果。然而，由于两类模型在时间轴上的执行周期未统一，判定窗口存在重叠区间，导致系统在同一时间段内可能接收到来自两个模型的相互矛盾判断。当聚类模型仍基于上一周期的稳定轨迹输出正常结果，而规则引擎已因瞬时负荷突变触发异常告警时，系统无法正确判断最终状态，造成判定结果在相邻周期之间反复切换，形成周期性误警现象。该问题在现有技术中尚未得到有效解决，易引发异常识别信号持续振荡，导致告警系统频繁触发，严重时会造成违约识别链路失稳、模型自学习阶段样本污染以及现场检查任务被错误下发，从而影响智能识别系统的可靠性与实用性。

4、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供融合用电轨迹聚类和违约特征规则的异常用电行为智能识别方法，以解决上述背景技术中的问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：融合用电轨迹聚类和违约特征规则的异常用电行为智能识别方法，包括以下步骤：

3、在异常用电行为智能识别过程中建立统一的时间参考线，对来自不同电力设备的用电数据按照时间顺序进行整理，并提取功率波动的变化节奏，使全部用电数据具有统一的时间起点与时间步长，为后续的聚类分析与规则判断提供统一的时间基准；

4、基于统一的时间参考线，将聚类分析输出的轨迹结果与违约特征规则判断产生的告警信息按照相同时间顺序重新排序，在相同时间范围内执行对比判断，形成同步判断区间，用于消除聚类模型输出与规则引擎输出之间的时间差异；

5、基于同步判断区间设置结果冲突处理区域，对聚类分析结果与规则判断结果之间存在矛盾的判定信息实施短时间延迟处理，暂缓输出即时异常结果，在短时延迟阶段内对突发波动信号进行平衡计算，生成包含时间校正参数的时间延迟表；

6、基于时间延迟表对短时间内出现的用电特征变化进行平滑计算，将瞬时变化趋势与长期稳定趋势进行融合，得到连续稳定的判断轨迹，用于避免异常识别结果出现反复波动；

7、基于连续稳定的判断轨迹执行动态调节，按照时间延迟表中的时间校正参数进行逆向时间调整与周期性平滑处理，并通过信息回送机制逐步移出重叠的判断时间段，使异常用电行为智能识别系统在动态运行过程中持续输出稳定可靠的识别结果。

8、优选的，在异常用电行为智能识别过程中建立统一的时间参考线的步骤如下：

9、对来自不同电力设备采集的原始用电数据进行时间标签整理，从各设备原始数据中提取时间戳信息，并将所有时间戳转换为统一参考时间格式，使全部用电数据记录的时间点对齐到统一时间轴上；

10、在完成时间标签整理后，对整理后的数据按照时间顺序重新排列，通过扫描识别时间顺序偏差并调整数据顺序，对缺失时间段采用邻近数据时段进行填补，使时间序列保持连续；

11、在获得连续时间序列数据后，对时间参考线上的功率波动变化节奏进行提取，分析各时间段功率变化幅度及趋势，生成反映负荷变化规律的功率波动节奏曲线；

12、在完成功率波动节奏提取后，依据功率波动节奏的周期特性，对统一时间参考线的时间步长进行动态调整，使时间参考线在不同时间段具备灵活的时间分辨率，为后续聚类分析与规则判断提供统一时间基准。

13、优选的，基于统一的时间参考线将聚类分析输出的轨迹结果与违约特征规则判断产生的告警信息按照相同时间顺序重新排序的步骤如下：

14、将聚类分析输出的轨迹结果按照统一的时间参考线进行时间顺序整理，通过将轨迹结果中的时间戳信息与统一时间参考线对接，使每个时间点的轨迹输出能够对应到统一时间基准上；

15、对违约特征规则判断产生的告警信息进行时间排序，通过时间戳映射将每个告警信息与统一时间参考线对应，使聚类分析结果与告警信息在时间上保持一致；

16、在完成轨迹结果和告警信息的时间排序后，对两者的数据进行同步对比，在相同时间点上对聚类分析结果与告警信息的判断结果进行比较以确定异常行为；

17、基于同步对比的结果形成同步判断区间，在该判断区间内根据聚类分析结果与告警信息的对应关系确认异常行为，确保异常识别判断的时间同步性与稳定性。

18、优选的，在形成同步判断区间时，通过对聚类分析结果与违约特征规则判断结果的时间对应关系进行连续比对，在同步判断区间内对一致结果直接确认，对存在差异的结果实施延迟处理，直至聚类分析结果与违约特征规则判断结果在时间窗口内达到一致后输出最终异常识别结果，以保证异常判定的连续性与稳定性。

19、优选的，基于同步判断区间设置结果冲突处理区域的步骤如下：

20、确定冲突处理区域的时间范围，在聚类分析结果与规则判断结果出现矛盾的时间点附近划定时间段，并根据电力数据波动特性动态设定冲突处理区域，使聚类分析结果与规则判断结果在冲突处理阶段内暂缓输出异常判断；

21、实施短时间延迟处理，在冲突处理区域内对矛盾时间点进行延迟，通过延迟机制暂缓输出异常结果，并依据电力负荷变化情况调整延迟时间长度；

22、在短时间延迟阶段内进行突发波动信号的平衡计算，通过对时间段内电力波动趋势进行分析，对短期波动与历史波动模式进行对比与平衡；

23、根据平衡后的数据生成时间延迟表，记录时间校正参数与延迟调整系数，为后续的时间同步和异常判定提供依据。

24、优选的，时间延迟表的生成过程中，通过对冲突处理区域内平衡后的功率波动数据进行逐时分析，依据每个时间点的延迟时间长度与校正系数生成对应时间校正参数，并将时间校正参数按照时间顺序存储于时间延迟表中，使后续时间同步与异常识别结果调整具有连续性与可追溯性。

25、优选的，基于时间延迟表对短时间内出现的用电特征变化进行平滑计算的步骤如下：

26、依据时间延迟表中的时间校正参数对短时间内出现的用电特征变化进行平滑处理，通过时间校正参数对短期波动进行缓冲，使瞬时负荷变化在时间范围内得到平衡；

27、在平滑处理后将短时间波动与长期稳定趋势进行融合，通过分析短期波动与长期趋势的对应关系区分异常行为与暂时波动；

28、在完成短时间波动与长期稳定趋势融合后生成连续稳定的判断轨迹，通过时间序列分析平滑短期波动以保留长期趋势；

29、利用连续稳定的判断轨迹避免异常识别结果的反复波动，通过动态调节判定窗口保持判断结果稳定并持续输出真实的用电行为识别结果。

30、优选的，基于连续稳定的判断轨迹执行动态调节的步骤如下：

31、依据时间延迟表中的时间校正参数进行逆向时间调整，通过回溯时间序列修正时间偏差，使每个数据点与实际电力负荷波动的时间点一致；

32、在完成逆向时间调整后执行周期性平滑处理，通过分析功率波动幅度和频率，对时间序列进行平滑处理以削弱突发波动影响并保持数据连续；

33、在平滑后的判断轨迹上启动信息回送机制，将前一阶段识别结果反馈至后续判断环节以优化识别标准并实现自我调整；

34、通过计算判断时间段的重叠部分并逐步移除重叠的判断时间段，仅保留有效判断区间以优化最终输出结果并确保异常识别过程的稳定性与准确性。

35、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

36、本发明通过建立统一的时间参考线，并将聚类分析结果与违约特征规则输出进行时间同步，有效消除了模型间时间差异导致的冲突。通过这一方法，系统能够确保在相同时间范围内进行精准的对比判断，避免了因时间错位产生的误警。这种同步处理大大提高了异常识别的准确性，使得系统能够稳定地识别异常用电行为，避免了误判和反复波动的现象。

37、本发明通过短时间延迟处理和平滑计算相结合，进一步稳定了判定结果。在突发波动信号的平衡过程中，系统能够自动调整瞬时波动与长期稳定趋势之间的关系，从而避免了因短期波动导致的异常识别结果波动。这种动态调节机制使得整个智能识别过程更加平稳，有效提升了系统的稳定性和可靠性，减少了不必要的人工干预。