基于网络特征与用户行为分析的联合窃电检测方法

随着电力行业的迅速发展,窃电手段呈现出更复杂隐蔽的特点,给反窃电带来了很大考验.基于此,提出一种基于网络特征与用户行为分析的联合窃电检测方法.一方面,从网络特征分析角度出发,根据当前的电力网络测量数据,基于标准化残差搜索法识别与估计异常参数,准确定位疑似窃电用户所在支路,实现横向窃电检测;另一方面,从用户行为分析角度出发,利用用户的历史用电数据,结合粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和支持向量机(support vector machine, SVM)算法,提高窃电检测分析精度,实现纵向窃电检测.仿真结果表明,利用该联合窃电检测模型能够准确确定窃电异常支路并定位该支路上的窃电用户,有效筛选出电力网络的窃电嫌疑用户.     

基于离群点算法的低压窃电行为主动辨识系统

为了更有效地打击窃电行为、提高对窃电行为的辨识能力,基于离群点算法设计了一种低压窃电行为主动辨识系统,用以实现对窃电现象的全面分析.根据距离离群点检测算法对原始数据进行预处理,利用判别规则筛选出离群点,再通过数据采集器直接采集用户侧用电信息,作为判断窃电的依据.基于此,通过管理电力负荷来监控电路数据信息,并引入椭圆曲线密码体制,确保用电信息的安全传输,从而构建低压窃电行为主动辨识系统.实验结果表明：该系统能够准确、安全地获取用电信息,及时辨识窃电行为,增强反窃电能力.     

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。     

基于改进FCM聚类的窃电行为检测

窃电行为检测的主要目的 在于发现窃电用户,降低电力系统运营成本.在此背景下,提出基于改进模糊C均值聚类的窃电行为检测模型,包括因子分析、基于改进模糊C均值聚类的局部离群因子计算、ROC曲线模型评价与调参及最佳检测阈值选取等模块,适用于无大量已知窃电用户样本的情况.首先,通过因子分析对用户用电特征(包括用电负荷数据和电能表异常事件)进行维度规约,提升模型检测效率.再利用遗传模拟退火算法对模糊C均值聚类算法进行改进,对用户用电特征进行检测.最后与现有成熟算法进行比较,验证该模型对窃电行为具有较高的检测准确度.检测模型可输出所有被测用户用电行为离群度得分和窃电概率排序,利用该文检测模型的输出,能够以较高精度检测出窃电行为用户,根据结果进行现场稽查,可提升反窃电工作效率.     

窃电行为检测方法研究综述

电力系统中因窃电行为对电网公司造成的非技术损失一直是电网公司迫切解决的难题。伴随电网大量部署智能电表,利用电力计量自动化系统采集的用户侧数据开展窃电行为准确检测受到研究者和电网公司的普遍关注。首先,介绍用户窃电行为基本分类情况、评价指标与现有窃电检测数据集;然后,从基于电网状态分析、机器学习、博弈论以及硬件4个方面对现有窃电行为检测方法进行全方面整理、剖析与对比,总结出各方法基本思路和优缺点;最后,对当前窃电行为检测领域研究中存在的挑战深入分析,并对未来研究工作重点进行展望。     

智能防窃电技术的研究

窃电行为的产生由来已久,较之以前又出现新的特点,手段更多元化,方法更隐蔽,通过到多家供电公司现场调研情况,这里研究了目前用户利用高强度的电磁铁、大功率无线非接触型干扰、无线遥控器、电能表编程器等窃电方法,结合深入分析各种窃电的特点,提出对智能电能表编程器加设密码、使用具有防伪及防撬功能的铅封、采用专用计量箱锁、专用计量柜、电力线载波集中抄表系统、电力负荷控制系统、智能防窃电系统等防止用户采用高科技方法窃电的几种有效措施,供大家共同研究如何做好防窃电工作.     

专变用户窃电查处的案例分析及思考

针对近年来在实际工作中发现的专变用户窃电案例,分析反窃电工作的现状及面临的挑战,指出窃电行为的各种手段,查处窃电的关注点和管理措施,以有效打击各种窃电行为。     

基于半监督学习时间序列回归算法的窃电量估算方法

窃电用户窃电量的精确估算对挽回电力企业的经济损失和依法处置窃电用户具有重要的实际意义。为实现用户窃电量精确估算,通过对时间序列回归算法进行优化改进,提出了一种新的窃电量估算方法。该方法以用户当前用电量时间序列样本和历史同期时间序列样本为基础,通过引入最大均值差异（maximum mean difference,MMD）得到基于最大均值差异-最小二乘支持向量回归(MMD-least square support vector regression,MMD-LSSVR)的半监督学习回归算法,以提高回归的准确度和数据的利用度、降低时间复杂度;同时,通过引入交叉变异人工蜂群算法(artificial bee colony based on crossover mutation,CMABC)对算法关键参数进行最佳适应度约束,以提高估算结果精度和收敛速度。在此基础上,提出了基于MMD-CMABC-LSSVR的窃电量估算方法。算法验证结果表明,采用所提方法,其估算电量与实际用电量的相对误差仅为2%,精度远优于传统方法;实际应用案例表明,所提方法可有效恢复窃电时间区段内窃电用户负荷和计量曲线,并精确估...     

基于改进旋转森林算法的窃电检测研究

如何准确检测出用户侧窃电行为是长期存在于各供电公司一个难点,传统的窃电检测方案均存在一定的局限性。针对窃电检测领域正负类样本高度不平衡,且单一分类模型表现不佳的问题,提出一种基于改进旋转森林算法的窃电检测方法。旋转森林算法采用主成分分析（principal component analysis,PCA）进行特征提取,利用原始训练集的所有主成分训练每个基分类器。在经典的旋转森林算法基础上,使用改进合成少数类过采样（synthetic minority oversampling technique,SMOTE）算法平衡样本子集中的正负类样本;使用Bagging算法中的Bootstrap抽样对训练子集进一步抽样;按准确率对基分类器进行选择性集成等3个方面的改进。算例使用华东某地区实际用户数据,结果表明所提窃电检测方法对比单一分类模型和现有集成学习策略,在多项评价指标下均取得更好的效果。     

零线接地法窃电报警和检测电路

零线接地法是一种常见的窃电方法.本装置利用用户切断零线造成零线和火线电流不同而报警,同时显示此窃电用户的序号.     

基于随机森林的用电行为分析

长期以来窃电问题一直困扰着电力企业,它不仅损害了供电企业的合法权益,扰乱了正常的供用电秩序,而且给安全用电带来了威胁.通过机器学习算法,对电力用电数据进行分析处理,可以预测用户是否存在窃电行为.基于电力数据中用户用电量提取相关特征,结合随机森林算法,提出了一种预测用户是否具有窃电行为的方法.对比多组实验数据,调节特征数量以及算法参数,以提高预测准确率和预测速度.     

灰箱辨识在连续回转电液伺服马达中的应用

为能准确地获得新型连续回转电液伺服马达系统的性能参数,建立了系统的灰箱辨识模型,采用灰箱建模理论进行参数辨识,通过matlab辨识工具箱利用液压系统已知的参数来辨识难以求得的参数.该辨识是一种基于系统物理结构和输入输出测量数据的方法,不但利用了系统的先验物理知识,而且考虑了过程噪声所造成的模型不确定性,能够很好地把握实际系统行为的本质.实验结果证明:该方法对于获得准确液压系统性能参数,建立一个准确模型是非常有效的.     

反窃电新方法探索与实践

当前,全国各地的窃电行为日益猖獗,窃电方法多样化且日趋隐蔽,手段高科技化,给供电企业的反窃电工作带来一定的难度。针对复杂的用电市场环境,我们要不断探索新形势下窃电的新特点和新动向,研究反窃电的新方法并积极开展实践。加强执法部门对窃电案件的提前介入,利用自动化信息系统、电力防伪封签等先进技术手段,促进和推动反窃电工作的持续有效进行,杜绝窃电行为的发生,以维护良好的供用电秩序。     

基于GPRS通信技术的防窃电实时监控系统方案

探讨了一种基于GPRS通信技术的防窃电实时监控系统方案,详细阐述了其系统组成、核心硬件单元和窃电行为识别与诊断方法,还指出了该系统的安全措施和技术特点.该系统方案将供用电过程透明化,供用电信息实时化,从而能有效地防治窃电行为.     

基于小波消噪的传感器动态补偿方法

在利用传感器进行动态测量时，为了得到精确的测量结果，需要对传感器进行动态补偿，补偿环节可以通过系统辨识得到．由于测量噪声的存在，会使得辨识得到的补偿环节存在一定误差，影响到测量系统的精度．利用小波分析的方法可以对传感器输出信号进行滤波消噪．利用消噪后的信号，通过系统辨识方法建立传感器动态特性的补偿环节．仿真研究表明，采用该方法可以克服测量噪声对传感器动态补偿环节的影响．     

不受波速影响的电力线路故障双端行波定位方法

为了降低波速不确定导致的故障定位误差,提出一种不受波速影响的双端行波故障定位方法。该方法通过分析母线两端检测到的初始行波、故障点反射波、对端母线反射波的极性特征,记录初始行波、故障点反射波和对端母线反射波到达测量端的时间,仅利用双端反射波与初始行波的时间差计算故障点位置。该方法无需双端行波测量的时间同步,且定位计算与波速无关。仿真分析结果表明:该方法故障定位精度高,能够消除传统双端定位方法因时间不同步和波速不确定导致的故障定位误差等难题。     

防三相高低压电网技术窃电的探讨

针对三相三线和三相四线有功电能计量装置的现场配制情况并结合现场反窃电经验,分析用户利用三相三线和三相四线电能表计量装置存在的缺陷进行技术窃电的现象,提出预防三相计量装置技术窃电的办法。     

基于激光多普勒仪的数控机床误差辨识

针对激光多普勒仪对数控机床线位移测量精度高的特点,介绍了利用激光多普勒仪对数控机床进行误差检测和辨识的方法,阐述了该方法的几何误差辨识原理,并建立了基于该方法的误差检测数学模型。为减小机床误差提供了测量方法和补偿依据。     

基于惯性测量单元的欠驱动球形机器人惯性参数辨识

针对欠驱动球形机器人,提出基于惯性测量单元的惯性参数辨识方法。首先,根据Kane方法建立欠驱动球形机器人的动力学模型;其次,利用该模型中的三个欠驱动方程推导出球形机器人惯性参数辨识模型;最后,以一种新型的球形机器人为实验平台,根据安装在球形机器人框架上的惯性测量单元实测信息,对本文方法进行实验验证。实验结果表明,辨识结果具有合理性。该方法简单可行,为其他欠驱动机器人惯性参数辨识提供了一种新的思路。     

基于PMU的变压器三相漏感参数在线辨识研究

根据变压嚣等值回路平衡方程原理,通过PMU测量空栽合闸瞬时原副边电压和电流,利用约束最小二乘法的变压器漏电感参数辨识方法,对该辩识方法在变压器三相漏感参数在线辨识的可靠性进行了研究.