电力营销域反窃电智能系统的应用与研究

首先介绍了目前常用的3种窃电方式和窃电原理,其次介绍了反窃电智能系统的结构及其处理流程,接着构建基于神经网络算法的反窃电模型,建立7种判断窃电与否的特征指标评价体系,并进行实例验证.该反窃电智能系统研究具有一定的工程实用价值.     

基于用电异常数据的反窃电在线监测方法研究

研究基于用电异常数据的反窃电在线监测方法，精准确定用电异常数据，实现反窃电在线监测。该在线监测方法利用K-means聚类算法确定用电异常数据，通过有效指数度量方法确定用电数据聚类数量，提升用电异常数据确定精度；以电流三相不平衡、电压三相不平衡、线损与负荷为特征指标，在用电异常数据中选择用电异常特征数据；利用主成分分析法降维用电异常特征数据；通过模糊神经网络建立反窃电在线监测模型，在该模型内输入降维后的用电异常特征数据，输出窃电嫌疑系数，完成反窃电在线监测。实验证明该方法可精准确定偏小与偏大用电异常数据，有效选择并降维用电异常特征数据，获取窃电嫌疑系数，具备较高的反窃电在线监测精度。     

基于用电信息采集系统的反窃电风险评估研究与应用

窃电的多样性与反窃电成本的逐步提高,给供电企业的反窃电工作带来了巨大的挑战。介绍了一种综合贝叶斯分类算法与聚类算法的分析研究方法,通过对与窃电相关的事件进行特征值赋予,并根据关联关系编制了一套窃电概率值评价体系,实现了对窃电嫌疑用户进行窃电概率评估。该方法可精准定位窃电现场,提升窃电用户查处的效率,改善社会用电环境。     

电力远程智能管理信息系统应用于用电监测与反窃电系统的方案

在介绍窃电危害性、窃电手法及目前防治窃电技术措施的基础上,提出一种基于电力远程智能管理信息系统应用于用电监测与反窃电系统的设计方案、系统组成和工作原理。介绍了系统中窃电行为识别与诊断方法,分析了系统的技术特点。指出该系统能及时捕获窃电和提高反窃电速度,从而防止窃电行为。     

自适应的窃漏电诊断方法研究及应用

基于已有电能计量自动化系统的实时采集的电量、负荷、报警及线损数据,分析现有用电检查所得窃电现象的样本,通过构建指标体系,建立一种自适应的防窃漏电诊断模型。基于模糊评价法与神经网络方法,结合了两者的优点,能够反映窃漏电现象的特征。经实证研究,能够实时监测计量自动化系统的运行数据,发现诊断窃漏电现象,具有较强的识别能力。     

针对电力大用户远程反窃电在线稽查系统的研究

针对当前电力公司面临的线损控制和反窃电要求,提出了智能反窃电远程稽查系统的设计方案,通过实时监测一次侧进线电流、表前接线盒电流以及计量仪表电流,来确定是否存在窃电行为和窃电异常点的具体位置;同时介绍了智能反窃电远程稽查系统的组成及所采用的关键技术。实际应用结果显示,该系统能够快速诊断出用户的窃电行为,并能够准确锁定窃电异常点的具体位置,反窃电效果明显。     

关于我国反窃电立法的分析及建议

简要总结了我国反窃电的立法现状,着重分析了因立法不完善造成在反窃电实践中常遇到对窃电量的确定缺乏法律依据,以及企业单位窃电的法律适用两大难题。在借鉴国外反窃电立法经验的基础上,提出了在刑法中增设窃电罪、窃电量确定的对策建议,以及建议制定我国《反窃电法》。     

三种变压器故障诊断方法比较研究

变压器常规诊断的油中溶解气体的三比值法(IEC),在目前变压器故障诊断中有着广泛的应用,许多人工智能技术在电力变压器故障诊断中的应用都是基于IEC法进行研究的,并在此基础上提出了基于神经网络和模糊神经网络的变压器故障诊断专家系统。该文将传统IEC三比值法、神经网络法和基于IEC三比值法的模糊神经网络法进行了比较。本文结合实例对这三种诊断方法进行了分析与探讨,指出了传统的IEC三比值法的不足,神经网络法和基于IEC三比值法的模糊神经网络法的优点等。     

模糊神经网络在变压器油中溶解气体故障诊断中的应用

基于模糊隶属度和BP神经元网络,提出了将模糊神经网络应用于变压器油中溶解气体故障诊断的方法。该方法采用了由输入层、输出层、隐含层和模糊化层组成的一种四层前向模糊神经网络,并利用模糊理论预处理数据,建立了基于模糊神经网络的变压器故障诊断模型。结果表明,该方法对变压器进行故障检剥诊断是有效的。     

福州地区智能电表反窃电技术分析及防范措施

我国近期频发高科技窃电案件,常规反窃电手段难以查处。提出了一套基于采集系统的智能表反窃电管控方案,介绍了该方案的技术分析及防范措施,最后举例说明了具体应用。该方案采用线上定位,线下取证的方法,大幅提升高科技反窃电案件破获率,具有一定的参考价值。     

基于模糊神经网络的故障诊断在永磁直线同步电动机中的应用

针对永磁直线同步电机的特点，应用基于模糊神经网络的故障诊断方法，将模糊理论与神经网络融合在一起，实现了对该电机故障的模糊诊断。介绍了模糊神经网络的结构和学习方法，利用了一种阈值向量故障判别方法，使永磁直线同步电动机的故障判别灵活、可靠。仿真结果表明，该方法是行之有效的。     

改进的集对分析水质综合评价方法

针对标准集对分析存在的同异反评语细化问题,利用原创联系度可展性对其进行改进,并建立了地表水水质评价模型,可以得到评价样本对于各水质评价等级的优劣趋同程度。并与模糊评价相结合应用于山西省地表水质评价,并引入差异系数来优化评价指标体系,利用熵权系数法和超标倍数赋权法求得指标的综合权重。将评价结果与灰色聚类法、综合指标法、模糊神经网络法和投影寻踪法的评价结果进行比较,结果表明：改进后的的集对分析评价结果更贴近实际情况,为水环境分析提供了一种更为科学、合理的评价和决策方法,具有良好的应用前景。     

基于SE-CNN模型的窃电检测方法研究

针对传统电网现有窃电检测仅用单一电量且实际数据集下检测准确度低的问题,提出一种基于通道注意力网络改进卷积神经网络模型的窃电行为检测方法。首先建立一种包含用电量趋势、线损增长率、终端告警多源数据融合的窃电评价指标体系,以此构建用户用电特征集。然后,基于通道注意力挤压激励网络(squeeze and excitation networks, SENet)优化卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型,据此构建自适应通道注意力网络改进卷积神经网络模型的窃电检测方法。最后,利用南方电网数据集对提出方法的有效性与准确性进行验证。实测结果表明,所提方法能有效实现实际电网情况下各类窃电行为准确检测,建立的评价指标体系可更明显表征窃电行为规律。构建的窃电检测模型可自适应对特征通道重要程度调整,提升通道利用率。相比现有检测方法,其具有更高准确度和更优泛化性能。     

窃电犯罪初论

针对程度不同的窃电行为,各级电力部门坚持开展反窃电斗争,但收效不尽人意,原因之一是对相关法律尤其刑事法律运用不足.该文则利用刑法理论对窃电犯罪进行剖析,梳理了国外反窃电犯罪的立法模式以及我国该领域的立法沿革并重点对单位窃电犯罪、窃电犯罪的量化以及类型转化和数罪并罚问题予以探讨,提出了反窃电的相应对策.     

基于用户行为的窃电嫌疑分析

针对窃电问题,分析了窃电原理以及对现有窃电与防窃电方法进行了归纳与总结。利用电力计量自动化系统采集的数据和BP神经网络算法,构建了窃电嫌疑分析模型。结合实际案例对模型准确性进行评估,实验表明利用神经网络预测窃电嫌疑具有很高的可行性及可靠性。     

基于模糊神经网络高压电气设备绝缘状况评价方法研究

提出了利用模糊逻辑-神经网络分析高压电气设备绝缘参数变化趋势的方法。根据在线监测获得的实时和历史数据确定绝缘参数变化的趋势法,应用隶属函数实现对变化趋势的描述,建立了相应的数学模型。基于模糊神经网络构造了评价绝缘状况的“正常”、“观察”和“检修”的模糊评价体系,把绝缘参数变化归为“减小”、“平稳”和“增大”3个模糊集合,得到评价设备绝缘状况的变化趋势准则。该方法可用在高压电气设备绝缘在线监测系统中,保证在线监测的准确性和可靠性。     

基于模糊输入的BP-ART2混合神经网络在电力变压器故障综合诊断中的应用

根据模糊理论和神经网络理论,提出了变压器故障诊断的新方法。根据DGA(dissolvedgasanalysis)法、电气试验法及外部故障特征法,建立了基于模糊输入的BP ART2混和神经网络对电力变压器故障进行综合诊断。仿真结果表明本方法能有效提高变压器故障诊断正确率。     

新型多功能电能表在反窃电中的应用

随着窃电手段不断变化,用电检查人员要厦时掌握最新反窃电科技方法。通过多功能电能表在反窃电中的应用．阐述了技术反窃电的步骤和方法。     

基于曲线相似性分析的窃电用户判断

随着中国供电事业的迅猛发展,窃电问题日益突出,严重影响了供电企业的稳定发展。针对窃电用户的线损特点,采用时域和频域的曲线相似性分析方法,通过判断用户负荷曲线与异常馈线线损曲线之间的相似性来识别窃电行为。在时域中采用了欧氏距离、余弦距离和街区距离直接计算2种曲线的相似性,在频域中则采用自相关法、修正协方差法和Burg法先获得2种曲线的功率谱,再计算2种功率谱的相似性。实例应用表明：该方法能够迅速缩小窃电用户排查范围,准确锁定窃电用户,提升反窃电工作成效。     

基于用电信息采集大数据的窃电智能诊断识别技术研究

针对窃电问题,以用电信息采集数据为基础,通过对不同窃电特征进行归纳,建立适合不同窃电方式的窃电诊断分析模型,实现对目标台区和重点用户筛选分析;利用层次分析法为重点用户进行评分,锁定高嫌疑用户;开发窃电智能诊断分析平台,为用电检查人员提供科学有效的指导,提高了电力企业反窃电调查的质量和效率.