基于智能电表大数据的异常用电检测

异常或欺诈造成的非技术性电力损失是电力公司损失的主要源头之一。智能电表的广泛使用，使得运用大数据方法实现对非技术性电力损失的有效检测成为可能。提出了一种使用监督学习进行非技术损失检测的方法。该方法基于智能仪表记录的所有信息（耗电量、异常警报等）结合辅助数据库所提供的有关每个智能电表的地理位置和技术参数的附加信息，使用最优的机器算法来深入分析用电客户的用电行为，生成异常用电客户列表。通过现场检查的结果表明，该方法能够较为准确地识别智能电网中所存在异常用电客户。     

住宅小区电气设计浅析

住宅小区电气设计浅析●张占莲随着小康型住宅小区的数量日益增加，提高住宅建设的科技含量，建成更多更好的小康居住环境将成为城乡建设者跨入２１世纪建设的奋斗目标。居民要求设计新颖、环境优美、配套齐全、多功能、高质量的住宅的欲望与日俱增。现代化、智能化住宅的...     

早期住宅的电气线路改造

早期住宅的电气线路已不适合现代生活的需要,并且还存在着电气隐患,如电击伤亡和火灾等。针对上述情况,应根据早期住宅的特点进行适当的电气线路改造。     

新型配电网台区户变关系检测方案研究

由于传统配电网台区的户变关系检测方案人力较多,且添加多个设备,提出以电压有效值作为载波的新型检测方案,该方案由智能电能表和集抄系统构成接收端,在台区变压器侧仅需安装基于电力电子技术的调制设备,该设备可以与终端连接,并实时设定发送识别信号进行检测,符合智能电网发展需求,介绍该设备的拓扑设计方案,利用实验验证了该设备和该方案的可行性。     

适用于电表终端故障识别训练的图像训练方法

针对当前深度学习算法在电表故障识别训练领域中存在的不足,文章提出了一种改进的电表故障识别训练方法。对传统算法的识别训练过程进行了优化,重点关注缺陷样本的训练和图像采集质量的优化,并采用透视变换等技术手段丰富样本库、调整改善样本采集质量,提升了数据训练结果的可靠性。实例验证表明该方法具有良好适应性与高识别训练可靠度。     

智能电表在智能电网中的应用

电网大规模建设和用电量的快速提升带来了一系列的问题,传统电表的通信时间延迟就是最为重要的问题之一。为优化电表计量,实现用电的智能化管理,文章分析了智能电表在智能电网中的应用以及发展前景,并提出将网络定义的架构以及思想和智能电网整合起来,以实现对海量信息的快速处理,提高智能电网管控的灵活性。     

基于区块链与K-means算法的智能电表密钥管理方法

随着电力物联网建设的推进,电力系统高级计量体系逐渐形成了由海量智能电表、边缘计算装置和云端主站构成的"云-边-端"三层架构体系。在此背景下,针对传统集中式智能电表密钥管理机制存在主站依赖度高、密钥存储效率差、响应速度慢的问题,提出一种基于区块链与K-means算法的智能电表分布式密钥管理方法。考虑到传统区块链建链过程中区块节点数量对建链时效性影响较大以及未考虑到节点通信传输资源有限的问题,首先利用K-means算法对智能电表集群按空间位置进行聚类,并提出采用图中央点算法确定边缘计算装置的位置,从而降低区块链规模;然后,提出计及智能电表通信带宽的按需传输机制,以最小化边缘计算装置的负载均衡度为目标规划区块链节点中的传输路径,从而提升传输时效性;最后,基于Hyperledger Fabric平台的智能电表密钥管理算例结果表明,与传统的不考虑节点规模与信道带宽的区块链建链方法相比,当区块链节点数量增大时,所提方法的建链时间增长速率减少了8.18%以上,而负载均衡度增长速率降低了42.16%以上;所提智能电表密钥管理方法具有更快的建链速度以及更优的网络性能,因而具备更好的可行性。