基于數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的反竊電行為精準取證系統(tǒng)

文小琿，孫煦，張敏，邵美陽，劉志勇

（1.陜西省地方電力（集團）有限公司，陜西 西安 710054；2.威勝信息技術(shù)股份有限公司，湖南長沙 410221；3.國網(wǎng)西安供電公司，陜西西安 710054）

電表能夠?qū)㈦娏竞陀脩袈?lián)系起來，用戶電力使用量能夠通過電表記錄下來，然后電力公司根據(jù)電表數(shù)據(jù)向用戶收取電費[1]，而電力計量的準確性是保證電費工作順利開展的前提。然而，在利益的驅(qū)動下，部分人采用不正當(dāng)手段來竊取電能，這種行為嚴重損害了電力公司的利益。為此，反竊電一直是電力公司急需解決的難題。

針對上述問題，很多專家和學(xué)者提出了自己的意見和建議。例如，文獻[2]針對配電臺區(qū)的竊電行為進行研究，提出了一種反竊電預(yù)警方法，采集用戶的電表數(shù)據(jù)，并對其進行插值處理。利用竊電分析算法分析電力數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)與時間進行關(guān)聯(lián)分析，對是否存在竊電行為進行判斷。結(jié)合判斷結(jié)果以及關(guān)聯(lián)分析方法提取嫌疑用戶特征，以此實現(xiàn)竊電定位、竊電量估計以及反竊電預(yù)警。文獻[3]以愛爾蘭智能電表數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)，利用AdaBoost 算法構(gòu)建分類器，通過分類器來識別數(shù)據(jù)中是否存在異常，以達到竊電監(jiān)測的目的。文獻[4]根據(jù)各種復(fù)雜的竊電行為構(gòu)建不同的竊電模型，并結(jié)合MIC 與CFSFDP 搭建一種竊電檢測模型，從而定位竊電用戶，實現(xiàn)竊電行為判斷[4]。

根據(jù)前人研究經(jīng)驗，該文設(shè)計了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的反竊電行為精準取證系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)邏輯架構(gòu)搭建

反竊電行為精準取證系統(tǒng)邏輯架構(gòu)分為三層[5]，具體如圖1 所示。

圖1 系統(tǒng)邏輯架構(gòu)

頂層是主站層。該層主要負責(zé)從采集的數(shù)據(jù)、圖像中獲取竊電行為發(fā)生的證據(jù)，并將其整理與存儲到數(shù)據(jù)庫當(dāng)中，以便為后續(xù)有效追責(zé)提供參考[6]。

中間是通信層。該層主要負責(zé)下層和頂層之間的通信傳輸。

底層是采集層。該層主要負責(zé)采集現(xiàn)場圖像以及電表數(shù)據(jù)，為竊電取證提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計

2.1 反竊電稽查儀

反竊電稽查儀是數(shù)據(jù)采集最重要的硬件，主要放置在集中器的表箱內(nèi)，通過USB 接口與集中器連接，獲取電能表中的各種數(shù)據(jù)[7]。文中使用的反竊電稽查儀型號為252-100A，具有數(shù)據(jù)采集記錄功能、數(shù)據(jù)挖掘功能、無線通信功能。

2.2 紅外攝像頭

紅外攝像頭與反竊電稽查儀類似，同樣布置在現(xiàn)場，主要是對出現(xiàn)在電表箱周圍的可疑人員進行監(jiān)控，拍攝視頻圖像，并將其作為現(xiàn)場證據(jù)，結(jié)合用電信息，完成竊電行為取證[8]。之所以選擇紅外攝像頭作為監(jiān)控設(shè)備，是因為紅外攝像頭不受昏暗環(huán)境的影響，能夠清晰地拍攝下視頻圖像。文中使用的紅外攝像頭型號為L100S4。該設(shè)備采用200 萬變焦鏡頭，支持高清畫面輸出。

2.3 集中器

文中的集中器[9]與反竊電稽查儀、紅外攝像頭相連，采集到的用電數(shù)據(jù)和圖像保存在集中器中，集中器再定時把這些數(shù)據(jù)傳給主站。文中使用的集中器型號為ES4100，其接線圖如圖2 所示。

圖2 集中器接線圖

集中器的優(yōu)勢如下：

1）內(nèi)置的無線通信模塊，通過RS-485 實現(xiàn)信息的實時傳送，保證遠距離、跨地區(qū)的通信；

2）能耗低，電池容量大，滿電的情況下能維持至少一個星期不間斷工作；

3）存儲容量大，最大達到256 GB，可滿足大容量的數(shù)據(jù)存儲需求。

2.4 工業(yè)電腦

為實現(xiàn)稽查人員隨時取證，將可移動的工業(yè)電腦作為數(shù)據(jù)處理終端，判斷是否存在竊電行為[10]。文中使用的工業(yè)電腦TQ10S200 尺寸為19 英寸，質(zhì)量為4.48 kg，便于攜帶，其具體參數(shù)如表1所示。

表1 工業(yè)電腦TQ10S200具體參數(shù)

3 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計

數(shù)據(jù)驅(qū)動是指在采集大量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對數(shù)據(jù)進行整合和提煉，以此為依據(jù)進行決策和行動，具有包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)反饋四個步驟[11]。根據(jù)數(shù)據(jù)驅(qū)動模型設(shè)計系統(tǒng)運行程序，具體包括數(shù)據(jù)采集處理模塊和數(shù)據(jù)分析取證模塊。

3.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動下的數(shù)據(jù)采集處理模塊

數(shù)據(jù)采集處理模塊主要是控制反竊電稽查儀和紅外攝像頭采集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并對采集到的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，具體過程如下：

步驟1：采集設(shè)備接入系統(tǒng)；

步驟2：采集參數(shù)設(shè)置；

步驟3：反竊電稽查儀采集用電相關(guān)數(shù)據(jù)，紅外攝像頭啟動并錄制現(xiàn)場視頻圖像；

步驟4：判斷是否結(jié)束，若結(jié)束，則數(shù)據(jù)存入集中器；否則就繼續(xù)采集；

步驟5：載波傳輸。

步驟6：用電相關(guān)數(shù)據(jù)缺失填補、降維、標準化；

步驟7：圖像灰度化、去噪、增強處理[12]。

3.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動下的數(shù)據(jù)分析取證模塊

數(shù)據(jù)分析取證模塊是系統(tǒng)最重要的部分之一，在模塊選擇不同的數(shù)據(jù)驅(qū)動算法設(shè)計四個子程序。下面進行具體分析。

1）數(shù)據(jù)驅(qū)動程序1：反竊電異常數(shù)據(jù)取證。

步驟1：輸入用電相關(guān)數(shù)據(jù)，組成樣本集；

步驟2：提取數(shù)據(jù)特征；

步驟3：設(shè)置基學(xué)習(xí)器類型；

步驟4：構(gòu)建弱分類器f(x)，如下：

式中，An代表分類誤差率；Bn(x) 代表基學(xué)習(xí)器；n代表迭代次數(shù)。

步驟5：構(gòu)建分類器線性組合，結(jié)果如下：

步驟6：利用式（2）挖掘反竊電數(shù)據(jù)，確定是否存在竊電行為，將其作為竊電證據(jù)。

2）數(shù)據(jù)驅(qū)動程序2：嫌疑用戶定位取證。

步驟1：輸入預(yù)處理好的用戶用電相關(guān)數(shù)據(jù)；

步驟2：計算用電特征相關(guān)參量；

步驟3：計算用戶竊電嫌疑系數(shù)，計算公式如下：

式中，wi代表權(quán)值系數(shù)；xi代表用戶的第i個特征量；m代表特征量數(shù)量，這里取值4。

步驟4：對用戶竊電嫌疑系數(shù)進行排序處理，將排序靠前的用戶作為嫌疑用戶，以此確定取證目標[13]。

3）數(shù)據(jù)驅(qū)動程序3：竊電時間取證。

步驟1：輸入預(yù)處理好的用戶用電相關(guān)數(shù)據(jù)；

步驟2：提取用電特征相關(guān)參量，包括電流不平衡率、電壓不平衡率、功率因數(shù)以及線損；

步驟3：構(gòu)造分離窗，得到時刻t對應(yīng)時間窗的數(shù)據(jù)矩陣；

步驟4：計算特征值圓環(huán)，并計算和記錄當(dāng)前圓環(huán)點密度。

步驟5：繪制圓環(huán)點密度隨時間的變化趨勢圖。

步驟6：根據(jù)曲線突變區(qū)間的起始時間點定位竊電時間區(qū)段[14]。

4）數(shù)據(jù)驅(qū)動程序4：視頻取證。

步驟1：導(dǎo)入預(yù)處理后的視頻圖像；

步驟2：根據(jù)竊電時間區(qū)段，調(diào)取該時間段內(nèi)的視頻圖像；

步驟3：對該時間段內(nèi)出現(xiàn)在視頻中的人臉進行排查，并提取人臉特征；

步驟4：根據(jù)人臉特征，借助置信網(wǎng)絡(luò)算法識別用戶身份；

步驟5：當(dāng)用戶在嫌疑用戶范圍內(nèi)，確定該用戶為竊電用戶，將異常數(shù)據(jù)以及視頻作為最為直接的證據(jù)，完成精準取證[15-16]。

取證完畢，對證據(jù)進行整理，對目標人物進行目標性和針對性的追責(zé)，完成整個取證系統(tǒng)流程。

4 系統(tǒng)實現(xiàn)與測試

4.1 系統(tǒng)測試樣本

系統(tǒng)測試樣本分為兩類，一類是用電相關(guān)數(shù)據(jù)，另一類是視頻圖像。前者選自愛爾蘭能源監(jiān)管委員會的智能電表項目中采集到的數(shù)據(jù)集，后者選自中國CAS-PEAL人臉數(shù)據(jù)庫。測試樣本分布如表2所示。

表2 系統(tǒng)測試樣本

4.2 系統(tǒng)測試流程

根據(jù)表2給出的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)測試流程如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)測試流程

4.3 功能評價指標

以F1 指數(shù)作為系統(tǒng)功能測試的評價指標，其計算公式如下：

其中，

式中，TP 代表真陽性；FP 代表假陽性；FN 代表假陰性。F1 指數(shù)取值0～10，越靠近10，表示系統(tǒng)的檢測與識別結(jié)果越準確。

4.4 系統(tǒng)取證功能測試結(jié)果

利用所設(shè)計系統(tǒng)對所有樣本進行取證，得出取證結(jié)果，最后根據(jù)這些結(jié)果統(tǒng)計其F1 指數(shù)，結(jié)果如圖4 所示。

圖4 系統(tǒng)取證功能測試結(jié)果

從圖4 中可以看出，利用所設(shè)計系統(tǒng)對竊電用戶進行檢測與識別后，所得出的F1 值均大于9，比較接近10，說明系統(tǒng)做到了精準取證。

5 結(jié)束語

該文設(shè)計了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的反竊電行為精準取證系統(tǒng)。通過采集用戶的用電數(shù)據(jù)以及監(jiān)控視頻來確定竊電嫌疑人，從而進行目標性的取證，以節(jié)省取證時間，提高取證效率。最終通過系統(tǒng)測試，證明了系統(tǒng)在取證方面的檢測與識別性能均較優(yōu)。然而，該次測試為仿真測試，缺乏實際應(yīng)用的檢驗，因此有待進一步完善。