基于关联潮流感知与高斯混合模型的异常用电检测

异常用电行为将产生异常的电表计量数据。针对电表进行数据感知校验,计算量测值与感知量的残差,是识别异常用电行为的有效手段。提出了一种基于配电网关联潮流感知的异常用电检测方法。首先,分析异常用电行为引起的电表数据异变特征。其次,构建基于正向潮流映射与反向潮流回溯机制的关联潮流感知模型,实现不依赖于拓扑参数的等值潮流计算,提取出受潮流约束的电压与功率残差特征。然后,设计基于高斯混合模型的估计网络,计算残差特征的异常概率能量,通过相应阈值来确定异常用电用户。最后,实际算例结果表明,模型所提取的残差特征能更加有效地检测出异常用电用户。