基于用电信息采集系统的窃电用户检测方案

为实现基于隐私保护的窃电用户有效识别,提出了一种基于用电信息采集系统、功能加密算法和前馈神经网络技术的窃电用户检测方案。该方案在用户侧对计量数据进行加密,在系统侧构建多层前馈神经网络直接使用加密计量数据实现窃电检测。评估结果表明,该方案可在无需获取用户原始计量数据情况下,基于较低的通信开销使用加密计量数据进行高效和准确的窃电用户检测。

基于量子滤波器的电能数据检测与分析

随着以智能电表为核心的智能电网快速发展,电力大数据吸引了用户、用电企业、政府的注意力。用电数据容易受到各种未知的随机干扰。探索了将自适应滤波技术引入电网信息监测。而由于用电负荷曲线复杂、不能给出一个具体的模型,利用量子递归神经网络构造了一个与模型无关的智能滤波器。最后提出了利用量子滤波器进行电力负荷预测以及利用测量误差的概率密度函数进行用户异常用电检测的设想。