基于大数据的窃电用户智能识别系统及方法

技术领域

本发明涉及电网安全技术电费计量领域，具体为基于大数据的窃电用户智能识别系统及方法。

背景技术

人们对电力的需求随着时代与科技的进步而逐日增加，电力生产同样也随着市场对电力的需求而不断发展；与此同时，不法用户的窃电行为也成了不容忽视的问题，每年都会导致电力生产部门蒙受巨大的经济损失，更为重要的是，窃电用户往往会通过破坏电力设施来进行窃电，这种情况下，遭到破坏的电力设施除了直接造成电力生产部门的经济损失外，还很可能会由于电线外露等问题而导致触电事故以及电气火灾事故等的发生，从而造成人员伤亡事故和其他重大灾害事故等。

公开号为CN115510781A的中国专利公开了一种基于反窃电模拟实验平台的反窃电预警模型验证方法，选择一个公变台区或线路，提取对应用电用户，将其在反窃电模拟实验平台上进行复现，进行窃电和计量异常改造，仿真模拟得到改造后公变台区或线路的用电数据，将仿真模拟得到的用电数据替代原用电数据，从不同区域调取若干个历史窃电用户以及正常用电用户，并提取其在窃电时间段内所有用电数据和事件数据，以及对应的线损数据，对提取的数据进行关联分析和组合，根据组合验证数据以及替代后用电数据对反窃电预警模型进行验证；能够在查全水平、查准水平、靶向用户和检测及时性等方面对反窃电预警模型进行验证，从而实现对于可推广性以及普适性的评价。但是上述专利在实际使用过程中存在以下缺陷：

现有的不能对窃电用户进行智能识别及管控，导致窃电用户管理效果差、不能快速发现窃电。

发明内容

本发明的目的在于提供基于大数据的窃电用户智能识别系统及方法，可对窃电用户进行智能识别及管控，可提升窃电用户管理效果，解决了上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

基于大数据的窃电用户智能识别系统，包括：

信息采集模块，与数据处理模块建立连接，用于实时采集用户用电信息且将用户用电信息发送给数据处理模块，其中用户用电信息包括但不限于用户用电电流信息、用户用电电压信息、用户用电功率信息及用户用电位置信息；

数据处理模块，与窃电识别模块建立连接，用于对接收的用户用电信息进行预处理，获取实时采集的用户用电信息，对用户用电信息进行数据检索、分组及特征提取，确定出基于大数据的用户用电表征数据及历史数据；

窃电识别模块，与智能管控模块建立连接，用于对用户用电表征数据进行窃电识别，获取基于大数据的用户用电表征数据，基于用户用电表征数据，索引出存储的用户用电标准数据，基于用户用电标准数据，且与历史数据进行分析，对用户用电表征数据进行窃电识别，确定出基于大数据的窃电用户智能识别结果；

智能管控模块，用于对智能识别出来的窃电用户进行智能管控，获取基于大数据的窃电用户智能识别结果，基于窃电用户智能识别结果，第一时间向用电管理方发送预警信息，提示用电管理方到现场进行审查，判断是否真实存在窃电现象；

数据存储模块，用于存储实时采集的用户用电信息及用户用电标准数据，为窃电用户智能识别提供参照指引依据。

优选的，所述信息采集模块包括：

电流传感器，用于实时采集用户用电的电流信息；

电压传感器，用于实时采集用户用电的电压信息；

功率传感器，用于实时采集用户用电的功率信息；

GPS定位器，用于实时采集用户用电的位置信息。

优选的，所述数据处理模块包括：

数据检索单元，用于对实时采集的用户用电信息进行检索，获取实时采集的用户用电信息，基于顺序检索方法，对实时采集的用户用电信息进行逐个检索，过滤掉对窃电用户智能识别无用的用户用电信息，确定出对窃电用户智能识别有用的用户用电信息；

数据分组单元，用于对检索后的用户用电信息进行分组，获取对窃电用户智能识别有用的用户用电信息，基于互斥性原则，对用户用电信息进行分组，确定出具有不同类别的用户用电信息组，其中用户用电信息组内存储有相同属性的用户用电信息；

特征提取单元，用于对分组后的用户用电信息进行特征提取，获取不同类别的用户用电信息组，且对用户用电信息组内的用户用电信息进行特征提取，确定出基于大数据的用户用电表征数据及历史数据。

优选的，所述窃电识别模块包括：

引擎索引单元，用于引擎索引用户用电标准数据，获取基于大数据的用户用电表征数据，基于用户用电表征数据，引擎索引出存储的且与用户用电表征数据相匹配的用户用电标准数据；

窃电识别单元，用于对用户用电表征数据进行窃电识别，获取用户用电标准数据，基于用户用电标准数据，且与历史数据进行分析，对用户用电表征数据进行窃电识别，确定出基于大数据的窃电用户智能识别结果。

优选的，所述智能管控模块包括：

智能管控单元，用于对窃电用户进行智能管控，基于窃电用户智能识别结果，确定出基于窃电用户智能识别结果的预警信息；

数据传输单元，用于向供电管理方发送基于窃电用户智能识别结果的预警信息，并确定具体用户位置，方便供电管理方进行现场核查，进一步进行确认。

优选的，所述智能管控单元包括：

风险预测子单元，用于获取当前窃电用户在预设期限内的窃电信息，根据所述窃电数据中当前窃电用户每次窃电对应的用户用电表征数据以及用户用电标准数据，分别获取当前窃电用户每次窃电的实际采集电量以及标准用电量，基于下列公式计算当前窃电用户当前的窃电严重指数：

其中，γ为当前窃电用户当前的严重程度指数；n为当前窃电用户在预设期限内的窃电总次数；N表示系统在预设期限内的窃电识别次数；Q

当所述窃电严重指数大于预设阈值时，判定当前窃电用户为窃电高风险用户；

当所述窃电严重指数小于等于预设阈值时，判定当前窃电用户为普通窃电用户；

预警辅助子单元，用于获取全部窃电用户的历史窃电电费补交数据，并根据当前窃电用户的当前风险预测结果以及当前实际窃电量在对应历史窃电电费补交数据中进行对比，确定当前窃电用户的窃电推荐补交倍数；

根据推荐补交倍数以及当前窃电用户的实际窃电电量，采用下列公式计算当前窃电用户的当前窃电对应的电费补交金额：

其中，θ表示当前窃电用户的当前窃电对应的电费补交金额；β表示当前窃电用户的窃电推荐补交倍数；x

智能预警子单元，用于基于当前窃电用户的电费补交金额和当前窃电用户的当前风险预测结果，生成对应等级的预警信息；

当当前窃电用户为窃电高风险用户时，生成一级预警信息；当当前窃电用户为普通窃电用户，生成二级预警信息。

优选的，所述数据存储模块包括：

信息存储单元，用于存储实时采集的用户用电信息，实时采集用户用电信息后，且将用户用电信息存储至信息存储单元内；

数据存储单元，用于存储用户用电标准数据，为窃电用户智能识别提供参照指引依据。

优选的，所述数据存储模块还包括：数据更新单元，用于基于新获得的用户用电信息后进行自学习处理，并根据自学习处理结果对用户用电标准数据进行更新，包括：

标签添加子单元，用于在获取新的用户用电信息后，基于用户的窃电用户智能识别结果，向新的用户用电信息进行窃电标签添加，其中窃电标签包括窃电和非窃电两种；

确认更新子单元，用于在新的用户用电信息的存储时间达到预设时间后，获取窃电认证信息，基于窃电认证信息，对新的用户用电信息的窃电标签进行更新，获得最终窃电结果；

信息获取子单元，用于在获得最终窃电结果的同时，获取窃取标签修改对应的用户用电信息作为目标信息，基于目标信息对应的用户标签，获取目标信息对应的目标用户的全部历史用户用电信息；

同步学习子单元，用于基于新的用户用电信息的日期标签，在全部历史用户用电信息中筛选，获取新的用户用电信息的同期历史用户用电信息并进行对比，获得同期用电变化指数；

并根据季度对历史用户用电信息，进行分类得到多个信息集合，基于用电年份信息，分别对信息集合中的季度数据进行子集分割得到多个信息子集；

按照年份顺序，将同一信息集合中的各个信息子集进行对比，确定用户每个季度的用电变化指数以及新的用户用电信息对应的目标季度；

基于目标季度对应的用电变化指数以及同期用电变化指数，获得变化指数差，当所述变化指数差小于等于预设值时，基于每个季度的用电变化指数，对目标用户对应的原用户用电标准数据进行修正，获得根据用电时间进行自动切换的新用户户用电标准数据；

当所述变化指数差大于预设值时，基于变化指数差以及目标季度对应的用电变化指数，获得预测误差率，并根据将不同季度的用电变化指数进行对比，获得变化误差；

基于所述变化误差以及预测误差，得到各个季度对应误差修正因子，基于所述误差修正因子对各个季度的用电变化指数进行修正，分别得到各个季度对应的最终用电变化指数，基于每个季度的最终用电变化指数，对目标用户对应的原用户用电标准数据进行修正，获得根据用电时间进行自动切换的新用户户用电标准数据；

标准更新子单元，用于基于目标用户的新用户户用电标准数据对原用户户用电标准数据进行更新。

根据本发明的另一个方面，提供了基于大数据的窃电用户智能识别方法，基于上述所述的基于大数据的窃电用户智能识别系统实现，包括如下步骤：

S1：利用信息采集模块实时采集用户用电信息，且将实时采集的用户用电信息发送给数据处理模块，数据处理模块接收到用户用电信息后，对用户用电信息进行数据检索、分组及特征提取，确定出基于大数据的用户用电表征数据及历史数据；

S2：利用窃电识别模块对用户用电表征数据进行窃电识别，且基于用户用电表征数据，索引出存储的用户用电标准数据，基于用户用电标准数据，且与历史数据进行分析，对用户用电表征数据进行窃电识别，确定出基于大数据的窃电用户智能识别结果；

S3：利用智能管控模块对智能识别出来的窃电用户进行智能管控，基于窃电用户智能识别结果，确定出基于窃电用户智能识别结果的预警信息，且向窃电用户发送基于窃电用户智能识别结果的预警信息，指导窃电用户合法使用电力。

优选的，所述S2中，利用窃电识别模块对用户用电表征数据进行窃电识别，执行以下操作：

获取基于大数据的用户用电表征数据；

基于用户用电表征数据，引擎索引出存储的且与用户用电表征数据相匹配的用户用电标准数据；

针对用户用电表征数据在用户用电标准数据范围内的情况，则基于大数据的窃电用户智能识别结果为用电用户用电正常，不存在窃电行为；

针对用户用电表征数据不在用户用电标准数据范围内的情况，则基于大数据的窃电用户智能识别结果为用电用户用电异常，存在窃电行为；

针对用电用户用电异常，存在窃电行为的情况，则确定出基于窃电用户智能识别结果的预警信息，且向供电管理方发送基于窃电用户智能识别结果的预警信息，指导管理人员及时开展现场核查。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明的基于大数据的窃电用户智能识别系统及方法，实时采集用户用电信息，且将实时采集的用户用电信息进行数据检索、分组及特征提取，确定出基于大数据的用户用电表征数据，基于用户用电表征数据，索引出存储的用户用电标准数据，基于用户用电标准数据，对用户用电表征数据进行窃电识别，确定出基于大数据的窃电用户智能识别结果，基于窃电用户智能识别结果，确定出基于窃电用户智能识别结果的预警信息，且向窃供电管理方发送基于窃电用户智能识别结果的预警信息，指导管理人员及时开展现场核查，同时能根据核查结果，自动进行电量补加计算，同时可对窃电用户进行智能识别及管控，可提升窃电用户管理效果。

附图说明

图1为本发明的基于大数据的窃电用户智能识别系统的模块图；

图2为本发明的基于大数据的窃电用户智能识别方法的流程图；

图3为本发明的基于大数据的窃电用户智能识别方法的算法流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为了解决现有的不能对窃电用户进行智能识别及管控，导致窃电用户管理效果差、不能快速发现窃电的问题，请参阅图1-图3，本实施例提供以下技术方案：

基于大数据的窃电用户智能识别系统，包括信息采集模块、数据处理模块、窃电识别模块、智能管控模块及数据存储模块；

需要说明的是，通过信息采集模块、数据处理模块、窃电识别模块、智能管控模块及数据存储模块之间的网络传输连接，使得可对窃电用户进行智能识别及管控，可提升窃电用户管理效果。

其中，信息采集模块与数据处理模块建立连接；

信息采集模块可实时采集用户用电信息且将实时采集的用户用电信息发送给数据处理模块；

其中用户用电信息包括但不限于用户用电电流信息、用户用电电压信息、用户用电功率信息及用户用电位置信息；

需要说明的是，信息采集模块包括电流传感器、电压传感器、功率传感器及GPS定位器；

其中，电流传感器可实时采集用户用电的电流信息；

需要说明的是，电流传感器能感受到用户用电电流的信息，并能将检测感受到的电流信息，按一定规律变换成为符合一定标准需要的电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。

其中，电压传感器可实时采集用户用电的电压信息；

需要说明的是，电压传感器是能感受被测电压并转换成可用输出信号的传感器，在各种自动检测、控制系统中，常常需要对高速变化的交、直流电压信号作跟踪采集，对于比较复杂的电压波形作频谱分析。

其中，功率传感器可实时采集用户用电的功率信息；

需要说明的是，功率传感器采用专用的功率变换电路把交流功率信号变换成与之线性关系的标准直流电流电压信号，再经有源滤波线性放大输出恒流或恒压模拟量，使变送器具有高精度、工作稳定等特点，输出为恒流或恒信号，同时还可以把功率信号以脉冲输出，只需要对该脉冲记数就可得电度值。

其中，GPS定位器可实时采集用户用电的位置信息。

需要说明的是，GPS定位器是一种以人造地球卫星为基础的高精度无线电导航的定位系统，它在全球任何地方以及近地空间都能够提供准确的地理位置、车行速度及精确的时间信息。

其中，数据处理模块与窃电识别模块建立连接；

数据处理模块可对接收的用户用电信息进行预处理；

需要说明的是，数据处理模块包括数据检索单元、数据分组单元及特征提取单元；

其中，数据检索单元可对实时采集的用户用电信息进行检索；

具体的，获取实时采集的用户用电信息，基于顺序检索方法，对实时采集的用户用电信息进行逐个检索，过滤掉对窃电用户智能识别无用的用户用电信息，确定出对窃电用户智能识别有用的用户用电信息；

需要说明的是，实时采集的用户用电信息中包含有缺失的用户用电信息，这些缺失的用户用电信息对于窃电用户智能识别是无用的，因此需要先将这些缺失的用户用电信息过滤掉，可减轻窃电用户智能识别的负担。

其中，数据分组单元可对检索后的用户用电信息进行分组；

具体的，获取对窃电用户智能识别有用的用户用电信息，基于互斥性原则，对用户用电信息进行分组，确定出具有不同类别的用户用电信息组，其中用户用电信息组内存储有相同属性的用户用电信息；

需要说明的是，检索后的用户用电信息中包含有不同类别，因此对检索后的用户用电信息进行分组处理，使检索后的用户用电信息可以分组存放。

其中，特征提取单元可对分组后的用户用电信息进行特征提取；

具体的，获取不同类别的用户用电信息组，且对用户用电信息组内的用户用电信息进行特征提取，确定出基于大数据的用户用电表征数据。

其中，窃电识别模块与智能管控模块建立连接；

具体的，窃电识别模块可对用户用电表征数据进行窃电识别；

需要说明的是，窃电识别模块包括引擎索引单元及窃电识别单元；

其中，引擎索引单元可引擎索引用户用电标准数据；

具体的，获取基于大数据的用户用电表征数据，基于用户用电表征数据，引擎索引出存储的且与用户用电表征数据相匹配的用户用电标准数据；

其中，窃电识别单元可对用户用电表征数据进行窃电识别；

具体的，获取用户用电标准数据，基于用户用电标准数据，对用户用电表征数据进行窃电识别，确定出基于大数据的窃电用户智能识别结果。

其中，智能管控模块可对智能识别出来的窃电用户进行智能管控；

需要说明的是，智能管控模块包括智能管控单元及数据传输单元；

其中，智能管控单元可对窃电用户进行智能管控，基于窃电用户智能识别结果，确定出基于窃电用户智能识别结果的预警信息；

其中，数据传输单元可向供电管理方发送基于窃电用户智能识别结果的预警信息，并确定具体用户位置，方便供电管理方进行现场核查，进一步进行确认。

需要说明的是，实时采集用户用电信息，且将实时采集的用户用电信息进行处理，确定出用户电表表征数据及历史数据，基于用户用电标准数据，与历史数据进行分析，若用户用电表征数据出现异常波动，突变，或大或小，有较明显问题时，对用户用电表征数据进行窃电识别，确定出基于大数据的窃电用户智能识别结果及基于窃电用户智能识别结果的预警信息，且向供电管理方发送基于窃电用户智能识别结果预警信息，提醒管理人员进行现场核实判定，同时可对窃电用户发送的部分预警信息，指导窃电用户合法使用电力，可对窃电用户进行智能识别及管控，可提升窃电用户管理效果。

需要说明的是，所述智能管控单元，包括：风险预测子单元、预警辅助子单元及智能预警子单元；

其中，风险预测子单元，用于用于获取当前窃电用户在预设期限内的窃电信息，根据所述窃电数据中当前窃电用户每次窃电对应的用户用电表征数据以及用户用电标准数据，分别获取当前窃电用户每次窃电的实际采集电量以及标准用电量，基于下列公式计算当前窃电用户当前的窃电严重指数：

其中，γ为当前窃电用户当前的严重程度指数；n为当前窃电用户在预设期限内的窃电总次数；N表示系统在预设期限内的窃电识别次数；Q

当所述窃电严重指数大于预设阈值时，判定当前窃电用户为窃电高风险用户；

当所述窃电严重指数小于等于预设阈值时，判定当前窃电用户为普通窃电用户；

其中，预警辅助子单元，用于获取全部窃电用户的历史窃电电费补交数据，并根据当前窃电用户的当前风险预测结果以及当前实际窃电量在对应历史窃电电费补交数据中进行对比，确定当前窃电用户的窃电推荐补交倍数；

根据推荐补交倍数以及当前窃电用户的实际窃电电量，采用下列公式计算当前窃电用户的当前窃电对应的电费补交金额：

其中，θ表示当前窃电用户的当前窃电对应的电费补交金额；β表示当前窃电用户的窃电推荐补交倍数；x

其中，智能预警子单元，用于基于当前窃电用户的电费补交金额和当前窃电用户的当前风险预测结果，生成对应等级的预警信息；

当当前窃电用户为窃电高风险用户时，生成一级预警信息；当当前窃电用户为普通窃电用户，生成二级预警信息。

本实施例中，窃电信息是指在预设期限(例如，6个月、12个月等)内当前窃电用户窃电对应的全部用户用电信息。

实际采集电量是每次进行窃电识别时采集到的用电量。

标准用电量是指用于判断当前窃电用户是否窃电的标准值。

当前风险预测结果包括窃电高风险用户和普通窃电用户

上述技术方案的工作原理及有益效果：本发明通过风险预测子单元基于当前窃电用户在预设期限内对应的窃电频率以及窃电比率以及对应的窃电严重权重值，计算当前窃电用户当前的窃电严重指数，并根据该窃电严重指数对当前窃电用户的当前风险进行判定，获得当前风险预测结果，为预警信息的生成提供等级依据，通过预警辅助子单元，根据当前窃电用户的风险预测结果以及当前实际窃电量在对应历史窃电电费补交数据中进行对比，确定当前窃电用户的窃电推荐补交倍数，并计算当前窃电用户的当前窃电对应的电费补交金额，减轻电网管理人员的管理压力以及工作负担，快速并有依据的确定补交倍数，完成窃电用户的电费补交计算，有效提高窃电事件处理效率；通过智能预警子单元基于当前窃电用户的电费补交金额和当前窃电用户的当前风险预测结果，生成对应等级的预警信息，方便电网管理人员快速确定当前窃电事件的严重程度。

需要说明的是，利用窃电识别模块对用户用电表征数据进行窃电识别，包括：

获取基于大数据的用户用电表征数据；

基于用户用电表征数据，引擎索引出存储的且与用户用电表征数据相匹配的用户用电标准数据；

针对用户用电表征数据在用户用电标准数据范围内的情况，则基于大数据的窃电用户智能识别结果为用电用户用电正常，不存在窃电行为；

针对用户用电表征数据不在用户用电标准数据范围内的情况，则基于大数据的窃电用户智能识别结果为用电用户用电异常，存在窃电行为；

针对用电用户用电异常，存在窃电行为的情况，则确定出基于窃电用户智能识别结果的预警信息，且向供电管理方发送基于窃电用户智能识别结果的预警信息，指导管理人员及时开展现场核查。

其中，数据存储模块可存储实时采集的用户用电信息及用户用电标准数据，为窃电用户智能识别提供参照指引依据。

需要说明的是，采用基于大数据的窃电用户智能识别系统对窃电用户进行智能识别，其中，基于大数据的窃电用户智能识别情况如表1所示：

表1：基于大数据的窃电用户智能识别情况

需要说明的是，数据存储模块包括信息存储单元及数据存储单元；

具体的，信息存储单元可存储实时采集的用户用电信息，实时采集用户用电信息后，且将用户用电信息存储至信息存储单元内；

具体的，数据存储单元可存储用户用电标准数据，为窃电用户智能识别提供参照指引依据。

需要说明的是，所述数据存储模块还包括：数据更新单元，用于基于新获得的用户用电信息后进行自学习处理，并根据自学习处理结果对用户用电标准数据进行更新，所述数据更新单元包括标签添加子单元、确认更新子单元、信息获取子单元、同步学习子单元及标准更新子单元；

其中，标签添加子单元，用于在获取新的用户用电信息后，基于用户的窃电用户智能识别结果，向新的用户用电信息进行窃电标签添加，其中窃电标签包括窃电和非窃电两种；

其中，确认更新子单元，用于在新的用户用电信息的存储时间达到预设时间后，获取窃电认证信息，基于窃电认证信息，对新的用户用电信息的窃电标签进行更新，获得最终窃电结果；

其中，信息获取子单元，用于在获得最终窃电结果的同时，获取窃取标签修改对应的用户用电信息作为目标信息，基于目标信息对应的用户标签，获取目标信息对应的目标用户的全部历史用户用电信息；

其中，同步学习子单元，用于基于新的用户用电信息的日期标签，在全部历史用户用电信息中筛选，获取新的用户用电信息的同期历史用户用电信息并进行对比，获得同期用电变化指数；

并根据季度对历史用户用电信息，进行分类得到多个信息集合，基于用电年份信息，分别对信息集合中的季度数据进行子集分割得到多个信息子集；

按照年份顺序，将同一信息集合中的各个信息子集进行对比，确定用户每个季度的用电变化指数以及新的用户用电信息对应的目标季度；

基于目标季度对应的用电变化指数以及同期用电变化指数，获得变化指数差，当所述变化指数差小于等于预设值时，基于每个季度的用电变化指数，对目标用户对应的原用户用电标准数据进行修正，获得根据用电时间进行自动切换的新用户户用电标准数据；

当所述变化指数差大于预设值时，基于变化指数差以及目标季度对应的用电变化指数，获得预测误差率，并根据将不同季度的用电变化指数进行对比，获得变化误差；

基于所述变化误差以及预测误差，得到各个季度对应误差修正因子，基于所述误差修正因子对各个季度的用电变化指数进行修正，分别得到各个季度对应的最终用电变化指数，基于每个季度的最终用电变化指数，对目标用户对应的原用户用电标准数据进行修正，获得根据用电时间进行自动切换的新用户户用电标准数据；

其中，标准更新子单元，用于基于目标用户的新用户户用电标准数据对原用户户用电标准数据进行更新。

本实施例中，窃电标签是指在新的用户用电信息基于数据存储单元进行存储的同时根据窃电用户智能识别结果向该新的用户用电信息添加标签。

窃电认证信息是指新的用户用电信息对应的窃电最终确认信息，给用户预留窃电申述时间避免误判情况。

最终窃电结果是指在预设时间后最终确定的窃电结果，窃电结果包括窃电和非窃电两种，其中，最终窃电结果无法更改。

窃取标签修改是指在新的用户用电信息的存储时间达到预设时间(例如，5个工作日)内进行窃电申述且成功或者电力管理人员发现的识别错误进行窃电结果更改导致的窃取标签修改。

目标信息是指窃取标签在预设时间被修改过的新的用户用电信息。

用户标签是指用户用电信息上携带的表明用户身份的标签；日期标签是指用户用电信息上携带的表明用户用电信息对应的用电时间以及数据采集时间的标签。

目标用户是指窃取标签在预设时间被修改过的新的用户用电信息对应的用户。

同期历史用户用电信息是指与新的用户用电信息对应的用电使用日期一样的历史用户用电信息。

数据存储单元至少存储三年以上的用户用电信息。

同期用电变化指数用于表征与同期历史用户用电信息对应的用电数据进行对比新的用户用电信息的用电数据的增长或减少情况。

信息集合是指将目标用户对应全部历史用户用电信息进行分类，同一季度的历史用户用电信息构成一个集合。

用电年份信息是指每个历史用户用电信息对应的用电年份。

信息子集是指按照用电年份将同一信息自己分割得到的多个子集合。

用电变化指数用于表征与不同年份的同一季度的历史用户用电信息对应的用电数据进行对比当前年份各个季度对应的用电数据的增长或减少情况。

目标季度是指新的用户用电信息对应的用电时间对应的季度。

变化指数差是指目标季度对应的用电变化指数以及同期用电变化指数的差值的绝对值。

预测误差率是指变化指数差以及目标季度对应的用电变化指数的比值；变化误差是指不同季度的用电变化指数与其平均值对比的相差比率。

误差修正因子是指变化误差和预测误差的乘积。

最终用电变化指数是指基于误差修正因子修正过的电变化指数。

上述技术方案的工作原理及有益效果：本发明通过标签添加子单元向新的用户用电信息添加窃电标签方便数据查找，管理人根据标签即可短时间找到用户对应的窃电数据；通过确认更新子单元在新的用户用电信息的存储时间达到预设时间后，获取窃电认证信息，然后进行标签更新，获得最终窃电结果，为用户预留窃电申述时间，避免窃电误判导致的错误处罚，然后通过信息获取子单元，确定进行窃取标签修改的目标信息以及对应的目标用户的全部历史用户用电信息，为自学习处理提供数据支持；通过同步学习子单元，基于新的用户用电信息的日期标签，在全部历史用户用电信息中筛选，获取新的用户用电信息的同期历史用户用电信息并进行对比，获得同期用电变化指数，然后在根据用电年份信息以及季度，获得不同季度对应的信息集合及其对应信息子集，将用电信息根据季度不同进行分类，方便根据季度获得不同的用户用电标准数据，然后根据目标季度对应的用电变化指数以及新的用户用电信息的同期用电变化指数,对用电变化情况进行一致性确认，当二者的差值变化指数差小于等于预设值时，表明目标用户的用户用电信息对应的用电数据变化与气候变化以及家庭用电器增减导致的，根据每个季度的用电变化指数即可完成原用户用电标准数据的修正；当二者的差值变化指数差大于预设值时，说明目标用户的用户用电信息的变化除了与气候变化以及家庭用电器增减有关，还有其他干扰因素，然后，基于变化指数差以及目标季度对应的用电变化指数，获得预测误差率，并根据将不同季度的用电变化指数进行对比，获得变化误差；基于所述变化误差以及预测误差，得到各个季度对应误差修正因子，基于所述误差修正因子对各个季度的用电变化指数进行修正，分别得到各个季度对应的最终用电变化指数，然后再根据最终用电变化指数对目标用户对应的原用户用电标准数据进行修正，获得根据用电时间进行自动切换的新用户户用电标准数据，加入其他干扰因素导致，有效提高新用户户用电标准数据的准确性，本发明通过数据更新单元基于新获得的用户用电信息后进行自学习处理，并根据自学习处理结果对用户用电标准数据进行更新，克服由于气候变化等导致的用量的变化而导致用户用电标准数据与实际情况不匹配导致误判的问题，根据用户用电信息的更新，不断对用户用电标准数据进行更新，有效提高智能管控中窃电用户智能识别的准确性，降低窃电误判概率。

为了更好的展现基于大数据的窃电用户智能识别流程，本实施例现提出基于大数据的窃电用户智能识别方法，基于上述的基于大数据的窃电用户智能识别系统实现，包括如下步骤：

S1：利用信息采集模块实时采集用户用电信息，且将实时采集的用户用电信息发送给数据处理模块，数据处理模块接收到用户用电信息后，对用户用电信息进行数据检索、分组及特征提取，确定出基于大数据的用户用电表征数据及历史数据；

S2：利用窃电识别模块对用户用电表征数据进行窃电识别，且基于用户用电表征数据，索引出存储的用户用电标准数据，基于用户用电标准数据，且与历史数据进行分析，对用户用电表征数据进行窃电识别，确定出基于大数据的窃电用户智能识别结果；

S3：利用智能管控模块对智能识别出来的窃电用户进行智能管控，基于窃电用户智能识别结果，确定出基于窃电用户智能识别结果的预警信息，且向窃电用户发送基于窃电用户智能识别结果的预警信息，指导窃电用户合法使用电力。

综上，本发明的基于大数据的窃电用户智能识别系统及方法，实时采集用户用电信息，且将实时采集的用户用电信息进行数据检索、分组及特征提取，确定出基于大数据的用户用电表征数据，基于用户用电表征数据，索引出存储的用户用电标准数据，基于用户用电标准数据，对用户用电表征数据进行窃电识别，确定出基于大数据的窃电用户智能识别结果，基于窃电用户智能识别结果，确定出基于窃电用户智能识别结果的预警信息，且向窃供电管理方发送基于窃电用户智能识别结果的预警信息，指导管理人员及时开展现场核查，同时能根据核查结果，自动进行电量补加计算，同时可对窃电用户进行智能识别及管控，可提升窃电用户管理效果。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。