本发明涉及信息，尤其涉及一种电力营销稽查粒度预警管控方法。
背景技术：
1、电力营销稽查中的数据粒度预警管控面临着一个复杂的技术挑战。在实时监控海量智能电表数据时，系统需要同时处理多维度的信息，包括电表读数、用电量变化和负荷曲线。然而，这些数据往往存在时间序列上的不连续性和空间分布上的不均匀性，导致异常检测算法难以准确识别真实的窃电行为。具体而言，智能电表数据在采集过程中可能因通信中断、设备故障等原因造成数据缺失或延迟，形成时间序列上的断点。同时，不同区域、不同用户类型的用电模式差异显著，呈现出空间分布上的不均匀性。这种数据特性使得传统的统计方法和机器学习算法在处理时面临巨大挑战。例如，在识别经济窃电行为时，不仅需要分析用户长期的用电模式变化，同时还需要分析判断用户的群体窃电行为。但由于数据的不连续性，难以构建稳定的用电基线模型。而在检测直接窃电时，又需要实时比对相邻区域的用电数据，但空间分布的不均匀性导致误报率居高不下。此外，窃电行为本身具有隐蔽性和多样性，犯罪分子可能采取间歇性或渐进式的方式实施窃电，进一步增加了检测难度。因此，如何在复杂的数据环境中，设计出既能适应数据特性，又能精准识别各类窃电行为的算法模型，成为亟待解决的技术难题。
技术实现思路
1、本发明提供了一种电力营销稽查粒度预警管控方法，主要包括：
2、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；
3、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；
4、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；
5、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；
6、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；
7、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；
8、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。
9、本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
10、本发明公开了一种电力营销稽查粒度预警管控方法，首先通过该方法通过多粒度数据的运用，对不同区域典型用户群体的用电数据进行分析和处理，实现了用户分群和典型用电模式的提取，提高了分析的准确性和全面性；其次通过对用户实时用电数据与群体典型模式进行多维度比对，识别异常用电行为，考虑了用户个体、区域群体以及时间和空间等多个维度的因素，使得窃电检测更加全面和精准；此外结合历史数据分析和区域群体特征以及分析区域群体的季节性用电特征和长期用电趋势，不仅能检测个体窃电，还能发现集体性、区域性和渐进性的窃电行为；最后根据用户异常特征、伪装模式和区域风险，对窃电用户进行分类并估算损失电量，可以估算窃电损失电量，为后续的处理提供了有力的依据。综上，本发明通过对海量数据的处理，实现了对不同类型、不同尺度窃电行为的精准识别。
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：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述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，包括:
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述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，包括:
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述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，包括:
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述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，包括:
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述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，包括:
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述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，包括:
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述分析不同类型区域群体的季节性用电特征，识别与群体特性不符的异常季节性波动，包括工业园区在非生产旺季出现用电高峰，居民区在春秋季节呈现反常的高用电量，将各群体的季节性用电模式与历史数据和相似区域群体进行对比，判断集体窃电行为，包括:
9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述追踪分析特定区域用户群的长期用电趋势，识别不合理的缓慢增长模式，识别与群体发展阶段不匹配的用电增长模式，包括成熟社区呈现不合理的持续增长，将群体用电量增长率与该类型区域的典型发展指标对比，判断偏离正常轨迹的群体性渐进窃电行为，包括:
10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述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，包括:
