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申请/专利权人：广东电网有限责任公司信息中心

摘要：本申请提供一种电力营销稽查粒度预警管控方法，包括：获取不同区域典型用户群体的多粒度用电数据，根据用户地理位置坐标进行用户分群，得到不同区域群体的典型用电模式，提取各群体的用电高峰时段、谷峰比和负荷曲线形态用电行为特征；分析不同区域群体间用电模式差异的影响因素，包括居民生活用电习惯、工商业用电布局和气候条件，构建区域群体用电画像，针对不同区域群体的用电模式差异，确定其对应存在的窃电手段和窃电时间特征；对于每个用户的实时多粒度用电数据，在不同时间尺度下与其所属群体的典型用电模式进行比对，计算多维度负荷曲线相似度，若相似度低于预设的动态阈值，则判断该用户存在异常用电行为，触发异常用电预警。

主权项：1.一种电力营销稽查粒度预警管控方法，其特征在于，所述方法包括：获取不同区域典型用户群体的多粒度用电数据，根据用户地理位置坐标进行用户分群，得到不同区域群体的典型用电模式，提取各群体的用电高峰时段、谷峰比和负荷曲线形态用电行为特征；分析不同区域群体间用电模式差异的影响因素，包括居民生活用电习惯、工商业用电布局和气候条件，构建区域群体用电画像，针对不同区域群体的用电模式差异，确定其对应存在的窃电手段和窃电时间特征；针对每个区域群体的典型用电模式，构建多变量负荷曲线特征，结合相邻区域群体性窃电手段、窃电时间特征和相似用户群的用电画像，建立不同群体窃电伪装模式库，包括短期窃电伪装、长期低量窃电伪装、不同时段窃电伪装和高峰时段窃电伪装的伪装模式；对于每个用户的实时多粒度用电数据，在不同时间尺度下与其所属群体的典型用电模式进行比对，计算多维度负荷曲线相似度，若相似度低于预设的动态阈值，则判断该用户存在异常用电行为，触发异常用电预警；获取预警用户的历史多粒度用电数据，通过时间序列分解和模式匹配，判断其是否存在长期持续的低电量用电行为，结合其负荷曲线的突变特征，识别疑似经济窃电用户，并根据其用电行为特征，匹配对应的窃电伪装模式；获取疑似经济窃电用户所在区域及相邻区域范围内其他用户的多粒度用电数据，计算该区域的群体性窃电风险指数，识别窃电用户的空间分布特征，并与该区域群体的典型窃电伪装模式进行比对，判断区域性窃电风险；根据疑似经济窃电用户的异常用电行为特征、窃电伪装模式以及所在区域群体性窃电风险指数，采用基于规则的分类对窃电用户进行分类，并结合其用电负荷曲线和电量使用数据，估算各类窃电用户的窃电损失电量，推送至营销稽查系统。

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