基于约简离群点算法的窃电辨识

为了能有效、快速、准确地辨识电网用户的窃电行为,结合粗糙集的约简技术,采用基于全局最近邻的约简离群点检测算法,将用户的功率标幺值作为研究对象,计算对象集中的任意点与其他对象之间的距离和,最终通过加权因子挖掘出离群点对象。通过实例验证,所采用的算法能够准确地辨识出窃电用户,从而为电网工作人员利用用电信息采集系统的数据快速有效地进行窃电辨识提供依据。

一种融合聚类和异常点检测算法的窃电辨识方法

聚类算法和异常点检测算法都是数据挖掘的重要方法。已有的聚类和异常点检测算法主要针对规律性数据进行挖掘,而没有将两种算法融合用于数据分析并实现窃电辨识的方法。鉴于此,在分析相关算法原理和电量数据特征的基础上,提出一种融合聚类算法和异常点检测算法的窃电辨识方法,通过对电量异常数据的深入挖掘实现对窃电用户的准确辨识。理论分析和实验结果表明,该方法可有效提高窃电辨识的准确性,具有一定的实用性。

基于离群数据挖掘的低压窃电行为辨识方法研究

传统的低压窃电行为辨识方法的特征参数优化能力较弱,导致其辨识能力较差。为解决此问题,基于离群数据挖掘设计了一种新的低压窃电行为辨识方法。通过密度聚类方法分析不同方向的用电模式,在分析离群距离的基础上,挖掘不同的离群数据点,并设定评价矩阵,从而提取离群阈值。基于此分析窃电行为的可能性,进而完成对低压窃电行为的有效辨识。实验结果表明,该方法能够有效提高特征参数的优化能力,增强了对低压窃电行为的辨识效果。

基于时空关联矩阵的配电台区反窃电预警方法

针对配电台区窃电用户难发现、窃电量预估不准确的问题,提出了一种基于时空关联矩阵的配电台区反窃电预警方法。首先,构建配电台区数据清洗方法,采用线性插值算法对低压户表采集的缺失数据进行补正,以消除配电台区量测数据缺失对模型的影响。其次,构建配电台区窃电分析算法,通过台区线损波动率、线损与电流差异曲线的变点时间进行关联分析,从而判断台区是否存在窃电行为。再次,构建窃电用户的时空关联分析模型,通过变点、离群点和关联检测分析窃电嫌疑用户的时空分布特征,并计及用户窃电时间和用电容量等特性,提供预估窃电量。最后,通过实例验证了所提方法的有效性和实用性。

基于配电物联网的反窃电预警系统研究及应用

基于电力物联网建设方向,结合大数据、人工智能深度机器学习技术,提出了基于配电物联网的反窃电预警系统研究及应用。通过配电台区"变-线-相-户"分段、分层的窃电台区嫌疑分析,客户用电负荷曲线的特征分析,精准锁定窃电嫌疑用户,提高供电单位窃电预警能力。首先,采用边缘物联代理技术采集用电特征数据,获取电表的电气数据及自动拓扑关系;其次,采用聚类、分层分析建立反窃电预警模型并结合专家诊断库生成窃电嫌疑用户清单;再其次,警电联动应用将窃电嫌疑用户推送至公安侦办系统,形成警电联动体系,最后展望系统扩展对相关业务的支撑,旨在探讨电网企业应用反窃电预警系统的价值。