(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211127890.3 (22)申请日 2022.09.16 (71)申请人 安徽南瑞中天电力电子有限公司 地址 230088 安徽省合肥市高新区创新大 道2800号合肥创新产业园二期G1楼 (72)发明人 张赢　左勇　卢贺楠　 (74)专利代理 机构 合肥市泽信专利代理事务所 (普通合伙) 3414 4 专利代理师 江楠竹 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06Q 50/06(2012.01) H02J 13/00(2006.01) G16Y 10/35(2020.01)G16Y 20/30(2020.01) G16Y 40/10(2020.01) G16Y 40/20(2020.01) (54)发明名称 一种基于边缘计算的窃电判断方法、 报警方 法及报警系统 (57)摘要 本发明涉及采集 终端技术领域， 特别是涉及 一种基于边缘计算的窃电判断方法、 报警方法及 报警系统。 本发 明直接将采集终端作为边缘计算 的物理层， 无需增加边缘 设备， 兼容目前的设备， 便于推广和应用； 在采集终端侧进行数据的处理 和分析， 减少电力数据在主站的汇聚， 减少主站 网络带宽及数据处理的压力； 本发 明通过对用户 电力数据依据日类型、 用户类型进行筛选过滤， 可有效降低后续的数据运算量， 降低采集终端数 据处理负载； 并且得到的窃电判断已用户类型作 为预设条件， 更加能够对应实际情况、 更为精准； 本发明采用归一值本身、 均值、 标准差作为电力 数据特征进行处 理， 减少窃电分析误判率。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115456081 A 2022.12.09 CN 115456081 A 1.一种基于边缘计算的窃电判断方法， 其特征在于， 应用 在作为边缘节点的采集终端 上， 所述采集终端与边缘设备、 云端进行交互， 边缘设备用于记录用户电力数据， 云端用于 接收窃电判断结果； 所述基于边 缘计算的窃电判断方法包括以下步骤： 步骤一， 获取用户电力数据； 步骤二， 将用户电力数据按照用户类型分成若干个子集合， 并按照日类型对每个子集 合进行相应的数据筛 选得到新的子集 合； 其中， 所述用户类型包括家庭用户、 办公户、 商户； 所述分成若干个子集合的方法包括 以下步骤： 将用户电力数据按照用户类型分成三个子集合， 包括家庭用户子集合、 办公户子 集合、 商户子集 合； 所述日类型包括工作日、 非工作日； 所述数据筛分的方法包括以下步骤： 将家庭用户子 集合中的非工作日数据剔除， 得到新的家庭用户子集合； 将办公户子集合中的工作日数据 剔除， 得到新的办公户子集 合； 将商户子集 合中的数据全部保留， 得到新的商户子集 合； 步骤三， 对每 个新的子集 合依照相同处 理方法进行处 理， 得到对应的结果数据集； 所述结果数据集包括窃电用户数据集和正常用户数据集； 其中， 判定位于窃电用户数 据集内的用户存在窃电行为、 位于正常用户数据集内的用户没有窃电行为。 2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的窃电判断方法， 其特征在于， 步骤一包 括： 采集终端通过已有接口从边 缘设备读取用户电力数据、 并进行存 储。 3.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的窃电判断方法， 其特征在于， 步骤三中所 述处理方法包括以下步骤： 步骤301， 通过清洗和预处 理、 得到归一 值； 步骤302， 根据归一 值， 建立多维度电力特 征数据库， 即特 征矩阵； 步骤303， 基于神经网络对特 征矩阵进行窃电判断， 并形成结果数据集。 4.根据权利要求3所述的一种基于边缘计算的窃电判断方法， 其特征在于， 步骤301包 括： 对新的子集 合均进行 数据向量 化处理得到向量 集合； 对向量集合进行归一 化处理得到归一 值。 5.根据权利要求4所述的一种基于边缘计算的窃电判断方法， 其特征在于， 步骤302包 括： 依据新的子集 合所得到的归一 值、 并取其均值和标准差， 构建对应的特 征矩阵。 6.根据权利要求5所述的一种基于边缘计算的窃电判断方法， 其特征在于， 所述归一值 包括但不限于日用电量归一 化值、 月用电量归一 化值、 日电流归一 化值、 日电压归一 化值。 7.根据权利要求5或6所述的一种基于边缘计算的窃电判断方法， 其特征在于， 步骤303 中基于神经网络进行窃电判断的方法包括， 将步骤302中的特 征矩阵作为神经网络 输入值； 选取多层合 适的卷积层对数据进行第一次特诊提取； 再对卷积层的输出 结果做一次非线性映射； 再进行池化层计算； 最终形成输出层， 输出最终的窃电判断。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115456081 A 28.根据权利要求7所述的一种基于边缘计算的窃电判断方法， 其特征在于， 步骤303中 形成结果数据集的方法包括， 对最终的窃电判断进行分类标记， 形成窃电用户数据集和正常用户数据集； 窃电用户数据集作为对窃电用户进行处 理的依据； 正常用户数据集用于对步骤3 02中特征矩阵的更新。 9.一种基于边 缘计算的采集终端窃电报警方法， 其特 征在于， 获取如权利要求1 ‑8任一项所述的基于边缘计算的窃电判断方法得到的窃电用户数据 集； 将窃电用户数据集上传至云端； 云端根据该 结果下发处 理指令， 或/和发出告警信息 。 10.一种基于边 缘计算的采集终端窃电报警系统， 其特 征在于， 包括： 云端， 为电力系统主站； 边缘节点， 为采集终端， 用于电力数据采集、 存储、 处理和传输； 所述边缘节点与云端通 过无线通讯方式交 互； 以及 边缘设备， 为挂网的智能电能表， 用于记录用户电力数据； 所述边缘设备与边缘节点通 过有线通讯方式交互； 所述边缘节点存储有程序， 所述程序运行时执行如权利要求9中所述 的基于边 缘计算的采集终端窃电报警方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115456081 A 3