基于数据驱动模型的反窃电行为精准取证系统

反窃电行为现场蹲守取证的时效性与准确性均较差,导致取证工作效率下降,且取得的证据不完整,设计基于数据驱动模型的反窃电行为精准取证系统。在现场布设反窃电稽查仪、红外摄像头,在采集层获取用户相关用电数据以及视频图像,并通过通信层的集中器将数据传输到主站层。主站层借助数据驱动模型从用电数据以及视频图像中挖掘证据,对获取的证据进行实时整理和归纳,完成反窃电行为精准取证。实验结果表明,利用所设计系统对窃电用户进行检测与识别后所得F1值均大于9,且接近于10,能够实现反窃电行为精准取证。

基于电力营销大数据技术的反窃电检查应用分析

由于目前方法存在精度低和性能差的问题,提出基于电力营销大数据技术的反窃电检查应用分析方法。该方法采用因子分析模型对电力营销大数据进行降维处理,并利用缺失数据填补算法对降维处理后的缺失电力营销数据进行填补,对线损波动率、电流差异曲线和台区线损三者之间存在的关联进行分析,以此判断是否存在窃电行为,完成反窃电检查。实验结果表明,所提方法可准确检测到窃电行为发生的时间和次数,F-Measure值高,表明所提方法的检测精度高、性能好。

13.56 MHz射频防盗器电磁暴露安全评估

射频防盗器是基于射频识别(Radio frequency identification,RFID)技术实现对物体的识别跟踪,防盗系统根据所识别到的信息进行合法性判断来实现防盗报警功能。为有效评估13.56 MHz射频防盗器对行人电磁暴露的安全性,本文基于COMSOL Multiphysics软件中RF模块,设计射频防盗器在正常工作状态下辐射行人的电磁环境模型,研究行人通过射频防盗器时的公众电磁暴露问题。分别对射频防盗器天线系统工作在100 mW、1 W时,行人位于防盗器正中央(位置A)和防盗器正中央前侧25 cm(位置B)4种暴露场景进行研究。结果表明:行人位于位置A时,天线馈电功率分别为100 mW和1 W,人体全身组织内部电场强度的最大值分别为0.26 V/m和0.84 V/m,磁场强度的最大值分别为0.05 A/m和0.16 A/m,比吸收率的最大值分别为1.55×10^(-5) W/kg和1.5×10^(-4) W/kg;行人位于位置B时,天线馈电功率分别为100 mW和1 W,人体全身组织内部电场强度最大值分别为0.1 V/m和0.36 V/m,磁场强度最大值分别为2.08×10^(-3) A/m和6.56×10^(-3) A/m,比吸收率的最大值分别为2.29×10^(-6) W/kg和2.92×10^(-5) W/kg。仿真计算结果均低于由国际非电离辐射防护委员会(International Commission on Non-Ionizing Radiation Protection,ICNIRP)制定的公众电磁暴露限值,说明在该射频电磁环境中通过的行人处于公众电磁暴露安全范围内,不会对公众人体健康造成威胁。

用电检查的信息化发展综述

阐述智能化的用电检查系统采用信息化平台的特点、反窃电智能数据模型,探讨用电检查与反窃电智能信息平台的设计,包括物理框架、软件支持、掌上终端、掌上终端软件设计。

基于防盗算法的多功能智能电力计量系统

针对市场上传统数字电表的局限性,提出一种多功能智能电力计量系统。该系统通过集成物联网,实现智能电表的实时监控、波形谐波消除、防盗检测和负荷预测等功能。采用傅里叶分析对谐波进行分解,并使用电感器将失真降低30%,以满足IEEE 519标准。采用防盗算法,通过比较总用电量和单个电表用电量来识别异常情况。采用长短期记忆(LSTM)神经网络进行下一天的负荷预测,平均绝对百分误差为7.56%。实验结果表明,该系统在增强供电质量、安全性、实时监控以及合理的短期预测方面都较好地满足了市场的需求。

基于LSTM和RUSboost的反窃电大数据分析与研究

在实时序列数据集上提出了基于长短期记忆(LSTM)和随机欠采样增强(RUSBoost)的反窃电大数据分析模型。所使用的模型由LSTM算法和RUSBoost技术组成。在所提出的系统模型中,使用了归一化和插值方法对电力数据进行预处理,以消除零值和未定义值。通过使用LSTM算法对数据进行特征细化,从预处理的数据中提取相关特征。在解决电力盗窃检测(ETD)问题中使用分类器的参数优化可以处理更大的时间序列数据。为了增强RUSBoost方法的性能,使用蝙蝠算法进行参数优化,将SVM、LR和CNN-LSTM模型进行了比较。最后,应用RUSBoost方法有效地平衡数据。所提出的模型的F1得分为96.1%、精度达到88.9%、召回率达到91.09%、ROC-AUC得分达到87.9%。所有性能指标方面都优于给定的传统方案。

被动门设计方案研究

随着超低能耗建筑、近零能耗建筑、零碳建筑等政策推进,被动式建筑逐渐实现产业化。被动式建筑外门作为被动式建筑不可或缺的组成部分,对其研究尚处于起步阶段。鉴于被动门作为结构单元的独特性,必须实现其保温性能、防火性能及防盗性能的统一,这对被动门的制造提出了新的挑战。本文以被动门行业现状为背景,对被动门的技术参数进行分析,给出了兼具保温、防火和防盗性能被动门的设计方案。

基于智能防窃电终端的新型配电系统可靠性提升研究

本文提出了基于智能防窃电终端的新型配电系统可靠性提升设计。首先分析了防窃电工作的必要性。随后介绍了基于网络感知的防窃电系统的设计,包括系统架构、网络拓扑和系统集成接口。进一步详细描述了基于网络感知的反窃电监测终端的设计原理、功能概述以及适用场景,特别是针对专变用户和光伏发电系统的监测和诊断。最后,通过应用分析,论证了系统在专变用户异常分析、线路异常监控分析和光伏专变用户发电上网监测方面的有效性。文章结论指出,基于网络感知的智能防窃电终端系统设计能够实时监测电力系统中的窃电行为,提高了窃电行为的检测效率,有助于保障配电网络的正常运行,并提出了进一步完善系统的建议。

基于CNN与Bi-LSTM的异常用电行为甄别算法研究

为降低非技术损耗给电网运行带来的损失,文中对用户用电行为的甄别技术进行了研究,并提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络的模型。该模型一方面使用CNN中的卷积、池化运算提升对用电数据中隐性特征的挖掘效率,另一方面利用Bi-LSTM处理长时间序列的优势,弥补了CNN在时序分析上的不足。同时还引入了Dropout机制与Adam优化方法,提升了网络的训练速度,避免了CNN和Bi-LSTM结合后因网络结构复杂而造成的过拟合现象。在自建数据集上进行的仿真结果表明,所提算法的Precision、Recall及F1值均取得了显著提升,且相较于单一的CNN和Bi-LSTM网络,F1值分别提升了10.04%和8.32%。此外,该算法训练与测试的F1值仅相差0.03%,说明算法的鲁棒性较强,未出现过拟合的现象。

基于专利分析的撕裂式防盗指示装置技术发展研究

目前用于容器的防伪技术种类繁多、应用广泛,研究梳理容器的防伪技术有助于深入了解防伪封闭件的发展历程以及未来发展方向。文章介绍了容器设置撕裂式防盗指示装置进行防伪的防伪方式,检索并梳理了撕裂式防盗装置的相关专利,分析撕裂式防盗指示装置的发展技术分类,重点介绍非一体式撕裂条带防盗指示装置的技术发展情况,为相关人员提供参考。

盘形螺旋棘轮注射模设计

分析盘形螺旋棘轮结构特点和功能作用,介绍了其注射模结构,通过简易的滚珠旋转结构实现成型塑件倒扣处的脱模,并对模具中的关健零件齿圈研制了特殊的磨削加工方法,降低了加工成本。模具经实际生产验证:模具零件动作可靠,成型的塑件质量合格,对类似塑件的模具设计具有一定的参考作用。

低压用电检查工作中反窃电问题及对策

低压用电检查工作中时常会出现各种窃电现象,窃电者会制造多种手段来破坏电能表的电量。由于电量与电能表的电压、电流等数据相关,通过非法手段可使电能表不在正常工作状态,导致转速转慢或暂停运转等,从而达到电量少计或不入的窃电目的。这些窃电行为会造成电力企业的经济损失,因此要对反窃电存在的问题进行深入分析,并制定有效的解决措施,以减少企业损失,促进电力企业健康发展。基于此,文章针对低压用电检查工作中的反窃电问题及对策展开论述。

单相智能电表防窃电功能研究和探讨

提出了一种基于电路设计的电表防窃电功能方案,通过电流检测模块、电压检测模块、单片机控制模块和数据显示模块等元件,有效提高了电表的安全性和稳定性,防止电表被盗窃,可为巴基斯坦电力资源的节约和合理利用做出一定贡献。

汽车防盗系统现状及发展趋势研究

汽车防盗系统作为车主人身财产安全的重要保障,是汽车系统不可或缺的一部分。随着汽车电动化、智能化的发展,汽车防盗系统也随新技术应用产生了重大改变。首先梳理了汽车解锁系统发展过程;其次对汽车防盗法规及汽车防盗标准进行了对比分析;最后对汽车解锁系统及作用在制动系统上的防盗装置发展趋势进行了讨论。结果表明:为满足恶劣工况下制动防盗装置的法规、标准要求,一方面,汽车制造厂应降低制动系统的热衰退性;另一方面,制动防盗装置应兼具制动与防盗性能。关于汽车数据使用的强制性国家标准有待进一步完善。

电动自行车防盗装置安全测试研究

针对电动自行车新国标GB 17761-2018《电动自行车安全技术规范》及配套的政策法规已经逐步落实,电动车保有量逐步提升,电动自行车失窃问题逐年上升,因此本文以电动自行车防盗装置为目标,深入研究了无线电重放攻击对电动自行车防盗装置的影响,并用无线电工具验证了几种品牌电动自行车的无线重放攻击可行性。同时,对电动车防盗系统提出了新的要求。

基于无线通信技术的反窃电系统设计研究

文章针对电力窃盗问题,提出一种融合无线通信技术的反窃电系统设计方案。该系统利用智能电表实时采集用户用电数据,通过无线通信网络传输至云端,并结合大数据分析和机器学习算法实现窃电行为的实时识别与预警。通过在典型居民区的实地测试,证实该系统能够有效识别模拟的窃电行为,各项性能指标均优于预期目标,为解决电力窃盗问题提供了新的思路和方法。

基于前推回代法的高低压反窃电技术研究

窃电行为不仅造成了国家电力的损失,在配电网中形成潜在的安全隐患,还为工作人员增加了工作难度。为探索高效可行的反窃电技术,采用前推回代法计算配电网电路潮流,得到线路损失值,确定疑似窃电位置。进一步计算电压偏移率和关联度,准确判定窃电点,并计算补足功率与实际功率差值得出窃电量。验证表明,该方法的潮流计算效率提高了30%左右。对高低压用户用电量实例分析时,共发现3个窃电点,电压关联度平均值在0.35左右,比正常关联度值低,证实了前推回代法在反窃电技术中的有效性,为电力系统反窃电工作的实施提供了合理参考。

基于不平衡电能数据的反窃电智能监测系统研究

面对电网中的窃电行为,设计一个基于不平衡电能数据的反窃电智能监测系统,完成用电负荷数据的预处理后,运用随机过采样—迭代决策树算法建立计量装置的异常监测和用户异常用电行为的智能分析数学模型,快速检测出异常用电客户,并在此基础上开发嵌入式专家分析系统,实现用户的电能数据在线监测分析,自动展示异常用电数据,定位窃电用户。

基于无线传感器网络的防窃电智能电表箱远程监控方法

为提高智能电表箱计量的准确性,对窃电行为进行有效监控,提出了基于无线传感器网络的防窃电智能电表箱远程监控方法。构建了以无线传感网络为基础的防窃电智能电表箱运行状态监控数据传输模式,为无线传感器网络中的每个传感器节点设置了数据采集、数据处理和无线通信3个功能模块,将电表箱内计量芯片采集的电量信息转换为数字信号的形式后,对具体的传输速率加以控制。在对监控数据进行分析阶段,根据数据状态与其所处时域数据允许阈值之间的关系,可实现对异常情况的报警。在测试结果中,基于无线传感器网络的防窃电智能电表箱监控数据丢弃平均量稳定在6.0MB以内,与对照组相比,具有明显优势。

电能计量装置的配置与防窃电管理策略分析

阐述电能计量装置的合理配置与防窃电管理策略是电力系统运行的关键环节。分析电能计量装置配置的关键要素,从加强电表安装与接线作业管控等方面,探讨电能计量装置防窃电管理策略。