基于RDBN深度学习算法的窃电监测系统设计

窃电行为不仅会造成电网非技术性损耗增加,而且可能因操作不当影响电网设备的运行安全和窃电者的人身安全。针对当前电网在窃电检测方面存在的稽查难度大、检测效率低等问题,设计了窃电监测系统。配套监测装置可灵活安装在供电线路上,使用电流互感器取能,实时采集线路电流,利用4G模块将数据传输至云服务器,在上位机软件中采用实值深度置信网络(RDBN)算法对数据进行分析。仿真和实验测试表明,RDBN算法对窃电状态的识别准确率达到98.15%,监测系统能实时获取并分析监测数据,标记可疑窃电线路,降低稽查难度,提高检测效率。

基于社群特征的配电网异常用电行为分析

针对目前配电网异常用电行为精度欠佳、效率低下、人力资源耗费量大等问题,在海量用电数据中利用数据挖掘技术实现异常用电数据的精确查找与定位。通过引入社群习惯的行业季节用电水平等异常分类指标,对可能存在非技术性损耗(NTL)的配网用户进行分析和检测,利用改进粒子群LM神经网络算法建立了有效的异常用电行为的自动识别模型。实验结果表明:该模型能够有效地提取用电特征,实现对异常用户的检测,具有较强的识别能力和较高的实用性。