基于重采样和混合集成学习的不平衡窃电检测

针对电力用户类别不平衡导致窃电检测具有偏向性问题,该文提出一种基于重采样和混合集成学习的不平衡窃电检测模型。首先以Easy-ensemble混合集成学习框架为基础确定最佳采样子集数;然后通过重采样自适应策略,即根据用户用电数据集的不平衡度以及最佳采样子集数确定检测模型的重采样方式,使用电数据达到平衡;最后按照先串行集成减小偏差、后并行集成降低方差的混合集成方式,对重采样后的均衡样本进行窃电检测。算例对比分析表明所提检测模型通过重采样和混合集成有效解决了传统集成算法在不平衡窃电检测中的偏向问题,降低了由于用电数据的不平衡性对集成结果的影响,提高了用户类别不平衡的窃电检测效果,在多种不平衡度下模型的准确率、F1值和G均值均表现优异。

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LSTM和RUSboost的反窃电大数据分析与研究

在实时序列数据集上提出了基于长短期记忆(LSTM)和随机欠采样增强(RUSBoost)的反窃电大数据分析模型。所使用的模型由LSTM算法和RUSBoost技术组成。在所提出的系统模型中,使用了归一化和插值方法对电力数据进行预处理,以消除零值和未定义值。通过使用LSTM算法对数据进行特征细化,从预处理的数据中提取相关特征。在解决电力盗窃检测(ETD)问题中使用分类器的参数优化可以处理更大的时间序列数据。为了增强RUSBoost方法的性能,使用蝙蝠算法进行参数优化,将SVM、LR和CNN-LSTM模型进行了比较。最后,应用RUSBoost方法有效地平衡数据。所提出的模型的F1得分为96.1%、精度达到88.9%、召回率达到91.09%、ROC-AUC得分达到87.9%。所有性能指标方面都优于给定的传统方案。

统计与大数据思维在窃电识别中的应用

针对用户用电负荷数据利用率不高和样本极度不均衡导致窃电用户识别不准的现实问题,从统计与大数据思维角度指导历史用电负荷数据挖掘,并提出一套窃电识别特征集。

用电检查与反窃电智能信息系统的设计

阐述用电检查与反窃电智能信息平台的设计,包括物理框架、软件支持、掌上终端、掌上终端软件设计。探讨用电检查与反窃电信息平台的应用,主要有线损管理、用电监测与分析、智能费控策略。

用电检查的信息化发展综述

阐述智能化的用电检查系统采用信息化平台的特点、反窃电智能数据模型,探讨用电检查与反窃电智能信息平台的设计,包括物理框架、软件支持、掌上终端、掌上终端软件设计。

大数据分析在电力计量检查中的应用

阐述运用大数据分析理论与技术在电力计量检查中的应用特点。分析表明数据融合技术可以提高反窃电能力,运用电力信息存储处理技术可以优化检查管理的机制。

基于电力营销大数据技术的反窃电检查应用分析

由于目前方法存在精度低和性能差的问题,提出基于电力营销大数据技术的反窃电检查应用分析方法。该方法采用因子分析模型对电力营销大数据进行降维处理,并利用缺失数据填补算法对降维处理后的缺失电力营销数据进行填补,对线损波动率、电流差异曲线和台区线损三者之间存在的关联进行分析,以此判断是否存在窃电行为,完成反窃电检查。实验结果表明,所提方法可准确检测到窃电行为发生的时间和次数,F-Measure值高,表明所提方法的检测精度高、性能好。

反窃电检查在电力营销大数据应用探索

探讨了反窃电检查在电力营销大数据应用中的探索。通过结合反窃电检查与大数据技术,可提高电力行业的安全性和效率,重点分析了大数据在反窃电检查和电力营销中的应用意义,方法和技术。

单相智能电表防窃电功能研究和探讨

提出了一种基于电路设计的电表防窃电功能方案,通过电流检测模块、电压检测模块、单片机控制模块和数据显示模块等元件,有效提高了电表的安全性和稳定性,防止电表被盗窃,可为巴基斯坦电力资源的节约和合理利用做出一定贡献。

基于不平衡电能数据的反窃电智能监测系统研究

面对电网中的窃电行为,设计一个基于不平衡电能数据的反窃电智能监测系统,完成用电负荷数据的预处理后,运用随机过采样—迭代决策树算法建立计量装置的异常监测和用户异常用电行为的智能分析数学模型,快速检测出异常用电客户,并在此基础上开发嵌入式专家分析系统,实现用户的电能数据在线监测分析,自动展示异常用电数据,定位窃电用户。

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。

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。

基于大数据的平台网络敏感信息防窃取仿真

大数据平台中含有海量信息,不免出现不法分子窃取用户敏感信息的情况,无法实时保证数据的安全性,为此针对大数据平台研究一种网络敏感信息防窃取算法。通过构建前馈型神经网络数据清洗模型对平台中的信息实施清洗处理,剔除其中的重复数据与冗余数据,同时对残缺数据实施填补处理。对清洗与填补处理后仍然存在的敏感信息开展编码处理,建立大数据平台网络敏感信息的加密密钥协议,根据安全编码模型以及公钥替换,设计敏感信息密钥和加密方式,即同态加密算法,通过信息加密完成敏感数据防窃取。实验结果表明,所提算法的防窃取执行效率高、数据吞吐量高,在不同类型的攻击下敏感信息的安全系数均达到了较高水平。

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。

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。

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。

窃取虚拟财产行为定性的教义学阐释与类型化规制

实务界和理论界关于窃取虚拟财产行为的定性众说纷纭,根源在于未划定作为理论前提的虚拟财产的讨论范围、作为盗窃罪对象“财物”的标准模糊、非法获取计算机信息系统数据罪的规范保护目的混乱以及对虚拟财产功能个性的忽视。为解决上述难题,应从虚拟财产的体系性保护角度出发,对其进行广义上的概念界定以厘定问题域,并对盗窃罪中“财物”的核心标准进行确定,分别是有交易价值、具有自然领域的物质客观实在性和受到法律保护。稀缺性、可转移性、管理可能性只能作为核心标准衍生出来的次检验标准。同时应将非法获取计算机信息系统数据罪的法益定位于“数据的控制与操作——传统信息内容安全”,以保证刑法罪名体系之间的协调与功能上的合理配置。在路径适用时,可以将虚拟财产分为账号类、游戏装备类和数字资产类,类型化地判断其是否成立盗窃罪和非法获取计算机信息系统数据罪,但也不能忽视根据虚拟财产功能特性上的不同而可能涉及到的其他相关罪名。