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。

基于数据驱动模型的反窃电行为精准取证系统

反窃电行为现场蹲守取证的时效性与准确性均较差,导致取证工作效率下降,且取得的证据不完整,设计基于数据驱动模型的反窃电行为精准取证系统。在现场布设反窃电稽查仪、红外摄像头,在采集层获取用户相关用电数据以及视频图像,并通过通信层的集中器将数据传输到主站层。主站层借助数据驱动模型从用电数据以及视频图像中挖掘证据,对获取的证据进行实时整理和归纳,完成反窃电行为精准取证。实验结果表明,利用所设计系统对窃电用户进行检测与识别后所得F1值均大于9,且接近于10,能够实现反窃电行为精准取证。

基于PLC技术的回流缆防盗割动态监测系统设计

回流缆防盗割监测是输电线路运维的重要内容,针对现有监测方法实时性差、误报率高等问题,提出一种基于电力线通信(Power Line Communication,PLC)技术的回流缆防盗割动态监测系统。该系统利用电力线载波通信技术实现监测数据的实时传输,并利用光纤应变和振动传感器对回流缆状态进行多参数监测,通过多传感器数据融合提高盗割识别准确率。测试结果表明,该系统能够准确检测各类盗割行为,具有较高的实时性和可靠性。

基于LoRa物联网的城市道路照明能耗与窃电监测系统

为了解决现代城市智慧照明线路用电设备日益复杂造成的照明能耗监测难题,基于LoRa物联网技术设计城市道路照明能耗与窃电监测系统.系统是由具备LoRa无线通信功能的集中控制器、LED照明灯具和其他用电设备组成的LoRa无线通信网络;集中控制器为系统主机,LED照明灯具和其他用电设备为监控节点.提出了一种两步无线通信、分时同步采集所有监测节点电力数据,由集中控制器实现照明线路照明功率与能耗计算,判别窃电行为的实时照明能耗与窃电监测策略.介绍了集中控制器的硬件模块设计,详细给出了策略的软件实现方法,包括集中控制器程序设计和LED灯具驱动电源程序修改.照明能耗与窃电监测系统测试平台的实验结果验证了系统能有效实现无线照明能耗同步采集与窃电监测功能,可更好地满足城市路灯智能化管控的要求.

基于大数据分析的精准反窃电实践探究

电力供应是保障国家建设的基础条件,而窃电是影响电力正常供应的消极因素。常规的反窃电侦查手段较为落后,侦查效果及侦查效率较低。近年来,大数据分析技术的应用为反窃电工作的开展提供了可靠支持。对基于大数据分析的精准反窃电实践进行分析,包括建立反窃电概率预警分析模型,构建反窃电智能监测平台,进行全方位及全过程营配稽查,探讨科学评价与决策分析体系、反窃电闭环管理体系、反窃电辅助功能的应用。有应进一步提升技术的先进性,促进反窃电工作高效、高质量的开展。

基于水电关联信息的零电量低压用户窃电检测

低压居民窃电用户中的零电量用户,不能提供用户用电行为的有效信息,又容易与空置房用户混淆,是窃电检测中的一类特殊问题。利用居民用户用水、用电数据之间具有强关联性的特点,提出基于水、电关联信息的零电量用户窃电检测。首先,分析居民用户用电、用水数据间的关联关系;然后,构建用户日用电量与日用水量的最大互信息模型,计算不同时间尺度下的最大互信息系数来衡量其信息相关度;接着,对用户的最大互信息系数进行聚类,将显著偏离类簇的样本识别为水电量具有弱相关性的窃电嫌疑用户,当窃电嫌疑用户的用电量为零时即为零电量窃电用户;2个台区的测试算例表明:所提方法可有效检出零电量窃电用户,指导现场窃电检测工作。

基于CNN的电力数据分析模型研究

为改善现有窃电检测时由电力数据特征复杂、数据样本不均等导致的检测效率、精度低等问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的电力数据分析模型。首先,考虑到窃电数据样本不均衡、数量有限,提出条件变分自动编码器的窃电曲线数据增强方法。其次,在分析了电力系统攻击模型的基础上,设计了基于CNN的窃电检测模型,从而提高算法执行效率及模型鲁棒性。试验阶段,以中国某电网公司采集的数据为例,对所提模型进行了分析和验证。与现有的数据增强方法相比,所提模型可以根据窃电功率曲线的实际形状和分布特征扩展训练集,并且可对基础CNN模型的性能进行改善。与原始数据集相比,模型准确率、F1分数和G均值分别提高了7.00%、6.65%和6.01%。试验结果验证了所提模型的有效性及实用性。所提模型为电力数据分析及安全故障隐患的发现提供了借鉴。

用电监察中窃电与反窃电技术的研究

目前,各行各业对电力能源的应用提出了更高的要求,要想满足我国居民日常生产生活的需求,需要在监督和管理电力能源供应环节时开展用电监察工作,及时发现并解决偷电问题。电力企业应引进新型反窃电技术,全面处理各项隐患问题,避免引发更加严重的经济损失,对供电可靠性产生不良影响。同时,要持续优化创新现有反窃电技术,为用电监察工作开展提供有效的技术支撑。基于此,本文分析和探讨了用电监察中的窃电与反窃电技术。

大数据技术在防窃电管理中的应用

阐述大数据技术在反窃电中的应用特点,基于大数据的反窃电系统设计,包括数据处理平台架构、数据计算服务集群、数据库架构及算法。

基于大数据分析的电力盗窃检测与预防系统研究

首先,基于大数据分析设立安全状态数据样本集,通过测试电力盗窃检测与预防系统安全状态的维度,对系统进行休整后得到安全系数。然后,根据电力盗窃检测与预防系统和数据集之间的相关因素,利用神经网络算法在输入层输入安全数据,经过隐藏层的处理计算,得到了输出检测结果。最后,计算电力盗窃的技术损耗得出测量的欧姆损失,对大数据分析迭代训练后完成电力盗窃检测与预防系统的设计。结果表明,从正常用户和电力盗窃的用电趋势可以看出,在用电12天左右时,电力盗窃的用电量最高可达到1.5 kWh,明显高于正常用户用电量,基于大数据分析的电力盗窃检测与预防系统能够有效根据用户的数据进行窃电检测且准确率较高。

基于负荷尖峰特征LSTM自编码器的窃电识别方法

近年来,面向高损线路的窃电检测方法得到大面积工程应用,对降低窃电检测误报率和推动数据驱动窃电检测的工程应用起到了重要作用。但如何准确检出非高损线路的专变窃电用户,仍是亟待解决的难题。基于实践经验中部分窃电用户存在用电量异常尖峰这一特点,提出基于负荷尖峰特征长短期记忆(LSTM)自编码器的用户窃电识别方法。首先,分析典型窃电用户曲线形态,提炼了区分正常及窃电用户的用电量尖峰特征。然后,结合该特征和用户分时数据周期性规律,构建LSTM自编码模型重构输入得到拟合值,基于拟合值与真实值的均方误差设定自适应阈值,从而识别窃电嫌疑用户并提供具体预警尖峰时段。最后,应用实际专变用户用电数据进行算例分析,结果表明所提方法在准确率、命中率和误报率上均优于对比方法。

基于混合深度学习的电力用户数据的分析模型

为改善现有窃电检测时由于电力数据特征复杂、数据样本不均等导致的效率低、精度低等问题,提出一种基于深度学习的电力用户数据的分析模型:首先,考虑到窃电数据样本不均衡、样本数量有限,提出基于Wasserstein准则的条件生成对抗网络,以平衡窃电数据,提升数据多样性;其次,提出一种用户电力行为特征提取网络,以增强模型训练效率;最后,提出一种基于梯度提升决策树的电力数据分类模型,以有效减少过拟合问题,从而提高模型分类精度。以中国国家电网公司发布的用电量数据集为例,对所提模型进行分析和验证。与基于随机过采样(ROS)、人工少数类过采样(SMOTE)和生成对抗网络(GAN)等数据增强方法相比,所提数据增强方法可以有效提升模型训练性能。此外,与逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)、长短时记忆网络(LSTM)等模型相比,所提模型在测试集中性能更优,准确率和召回率分别为89.3%和69%。仿真结果进一步验证了所提模型的有效性和准确性。

电能表典型采样电路的窃电及差错电量分析

窃电不仅有损用户及供电公司的利益,还会干扰电网的正常运行,故需对防窃电方法进行研究。根据某电能表采样电路工作原理,分析窃电工况下电量计算及差错电量核算等问题,推导得出相应的防窃电方法。试验测定了电能表的基本误差,将其与累计电能做比较,发现理论数据与试验验证数据一致,能够精准、迅速地核算出差错电量,可有效防窃电。

基于计算智能的窃电检测模型研究

为提高电力用户行为分析效率以及窃电检测准确率,提出了一种将无监督学习和有监督学习相结合的窃电检测模型。首先,基于Wasserstein距离、相似性约束和真实约束,训练生成对抗网络,生成符合窃电特征的高精度测量数据。其次,为了提高相似性度量的有效性,在相似性度量过程中综合考虑了数值特征和形态特征,并采用动态时间扭曲(DTW)度量形态特征的相似性。最后,综合考虑待测曲线的数字特征、形态特征以及特征曲线,将平衡数据集带入模型进行训练,从而准确识别非法窃电用户。在试验阶段,以某电力公司提供的电力数据为例,对所提模型进行验证。试验结果表明,所提模型可以有效提高算法的分类效果和迭代时间。该模型为电力部门分析用户用电行为以及窃电检测提供了借鉴。

电力多维指标聚合在用户窃电智能分析中的应用

用户窃电行为分析过程中,由于判断指标的差异,导致智能分析结果的F-Measure值较小,用户窃电智能分析准确率较差,为此提出电力多维指标聚合在用户窃电智能分析中的应用。选取与窃电分析相关的电力特征数据,建立多维聚合判断指标。结合数据修复、数据降维等多种方法对用电数据进行预处理,基于RBF神经网络构建窃电行为检测模型,获取窃电智能分析结果,利用萤火虫寻优算法,获取模型全局寻优结果。仿真实验结果表明提出的用户窃电智能分析方法,将F-Measure值提升了14.56%与22.43%,有效提升了用户窃电智能分析准确率。

电力营销大数据在反窃电检查中的应用

随着科技水平的提升,我国已经进入了信息化和大数据时代,各行各业广泛应用大数据技术提升管理监督效果。在电力行业中,反窃电检查是保证企业效益的有效手段,越来越多的企业将大数据技术应用于反窃电检查中。针对电力营销大数据在反窃电检查中出现的问题,提出相应的改进措施,可有效降低窃电行为的发生频率,保障电力企业的工作效果与工作质量。

基于LabVIEW实现BP神经网络的反窃电系统研究

为了解决反窃电技术评估窃电情况难度较大的问题,提出基于LabVIEW实现BP神经网络的反窃电系统。构建反窃电评价指标体系,以评价指标作为输入,窃电嫌疑因子及窃电方式作为输出,利用遗传优化BP神经网络,判断用户是否存在窃电行为,将判断结果以供有关部门审查,并采用LabVIEW搭建开发平台,实现BP神经网络的反窃电系统研究。实验结果表明:该系统评估窃电效果佳,可精准评估窃电嫌疑因子与窃电方式,提升反窃电效果。

一种低压台区窃电在线监测诊断的方法

长期以来,窃电问题一直困扰着供电企业。低压电力用户数量多、范围广、窃电比重高、跟风窃电危害巨大,窃电行为不但严重破坏正常的供用电秩序,甚至威胁到电网的安全稳定运行。针对低压台区反窃电工作,对智能电表现场用电检查需逐一开表箱人工检查方法存在效率低、保密性差、无法及时获取窃电证据,部分台区存在难查处、出现反复窃电情况,提出基于电力载波通信对智能电表的存储数据进行批量收集和处理,并实现在线监测诊断的方法,并分析了该方法实现的可行性和技术要点。

基于边缘计算的低压线路用户侧窃电检测方法

为了解决传统窃电检测方式存在误报率高和漏报率高的问题,本文提出了一种基于边缘计算的低电压线路用户单相接地故障检测方法。首先,采集分析低压配电网中的大量数据;其次,利用边缘计算技术将采集的电压电流信号转化成数字信号并在计算机中进行处理,从而实现低压配电网单相短路故障的快速定位与准确判断;最后,根据采集的信息,采用神经网络算法实现对单相接地故障的精确定位。实验结果表明,该方法能有效提高单相接地故障的检测效率,且具有较好的鲁棒性、实时性以及抗干扰能力,可以满足低压配电网对故障诊断精度的要求。