首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于SVM的AMI环境下用电异常检测研究
作者姓名:简富俊  曹敏  王磊  孙中伟  张建伟  王洪亮
作者单位:华北电力大学云南电网公司研究生工作站;华北电力大学电气与电子工程学院;云南电力试验研究院(集团)有限公司电力研究院;云南电网公司博士后工作站;
摘    要:高级测量体系的建设在传统电力系统中引入了许多新技术,对电力系统安全提出了新的考验。网络的开放性和安全性之间的矛盾加大,使得非法电力用户窃电的手段增多,如何有效检测窃电成为电网信息化的一个新问题。根据高级测量体系系统架构的特点,使用One-class SVM无监督机器学习架构对电力用户负荷异常进行检测,可以在小样本、样本分类不均衡环境下提高检测的准确性。使用对检测结果过滤的方法对检测结果进行分类处理,降低系统的虚警率。系统能提高用电稽查效率,降低电力系统的非技术性损失。最后对系统进行架构搭建实现,使用真实算例验证了算法的执行效率和检测效率。

关 键 词:高级测量体系  One-class SVM  用电异常  机器学习  非技术性损失
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
点击此处可从《电测与仪表》浏览原始摘要信息
点击此处可从《电测与仪表》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号