基于多特征融合的用户窃电行为快速识别研究

不同的用电行为会产生不同的特征数据,因此可以根据用电特征来识别用户窃电行为,提出基于多特征融合的用户窃电行为快速识别方法。将额定电压偏离度、电压不平衡系数及电流不平衡系数作为用电行为特征进行提取,利用多特征融合技术,建立用电行为模型,对重点嫌疑用户窃电异常行为的快速识别。通过实验证明,所提出的识别方法无论是识别精度还是识别效率均具备显著优势。由于在窃电行为识别过程中对异常数据的分析粒度较粗,导致识别结果的可靠性较低,为此提出了基于决策树的远程窃电行为识别系统设计研究。将Z-turnBoard嵌入式单板作为系统的核心构件,结合线路电量平衡关系,计算出以单位窗口期线损率为基准的窃电行为特征参量,将计算结果作为决策树的根节点,将各分线线损率作为决策树的分支,通过迭代的方式细化分析粒度,得到最终的窃电行为位置。测试结果表明,设计系统对窃电行为的识别准确率和召回率均值分别达到了91.26%和93.59%。