基于LabVIEW实现BP神经网络的反窃电系统研究

为了解决反窃电技术评估窃电情况难度较大的问题,提出基于LabVIEW实现BP神经网络的反窃电系统。构建反窃电评价指标体系,以评价指标作为输入,窃电嫌疑因子及窃电方式作为输出,利用遗传优化BP神经网络,判断用户是否存在窃电行为,将判断结果以供有关部门审查,并采用LabVIEW搭建开发平台,实现BP神经网络的反窃电系统研究。实验结果表明:该系统评估窃电效果佳,可精准评估窃电嫌疑因子与窃电方式,提升反窃电效果。

BP神经网络在反窃电系统中的研究与应用

针对我国供电企业电量自动化管理技术手段相对落后的问题,基于窃电的特点构建了反窃电指标评价体系,采用BP神经网络建立了反窃电模型,并结合实例探讨了在反窃电系统中运用BP神经网络的过程及应注意的问题。实例应用表明,反窃电指标评价体系科学、合理,BP神经网络应用于窃电嫌疑分析可行、有效。