数据驱动下窃电智能分析系统的研究

近年来,随着智能电表的推广及用电信息采集系统建设的逐步完善,电网公司积累了海量用户用电数据, 为大数据技术在电力领域的应用提供了基础。文章基于数据挖掘思想,针对行业分类及用户特征,对海量的多元计量 数据进行分析,从中挖掘出窃电用户的关联性多维度特征参量,基于神经网络构建数据驱动下的窃电预测模型。实验表明该方法具有较高的工程应用价值,为窃电预测提供了一种有效的方法和途径。     

基于K-means算法和用电信息采集系统的 防窃电研究

目前窃电方式呈现隐蔽性、多样性和高科技等特点,传统的人工稽核方法无法快速解决当前窃电频发问题。文章利用用电信息采集系统远程集抄的海量数据,通过对新型典型窃电案例的分析,提出基于K-means聚类算法以及用电信息采集系统所采参数,建立多维特征因子关联模型,确定窃电嫌疑用户。基于该思路的防窃电系统,在预防和打击窃电用户上起到了一定的积极作用。     

数据驱动窃电检测方法综述与低误报率研究展望

配电系统窃电是造成电网非技术损失的主要原因,是供电企业运营管理中长期面对的痼疾。用电信息采集系统采集的海量用户数据使得开展数据驱动的用电异常检测、准确识别窃电用户成为可能。受用户用电行为多样性影响,数据驱动的窃电检测方法的误报率在某些场景下尚难以满足实践需求,严重制约了该类方法的工程应用。首先,介绍了窃电实现手法;然后,梳理了在实践中得到工程应用的窃电检测方法以及数据驱动窃电检测方法的基本思路和局限性;在此基础上,结合工程应用对窃电检测评价指标的差异性需求,分析指出提取的可用信息不足、特征指标项灵敏性和可靠性不高是阻碍数据驱动窃电检测方法走向工程实用的主要原因。最后,从算法设计、状态空间细分以及特征指标项设计选择等不同层面对低误报率窃电检测进行了展望。     

基于用电特征分析的窃电行为识别方法

反窃电作为供电企业用电管理工作的核心构成部分,在剖析和处置用户窃电行为数据的基础上,研究出一种基于用电特点剖析的窃电行为鉴别手段,能明显提升搜集数据的合理性。本文主要围绕窃电行为识别方法的总体设计构思展开分析,通过用户用电量多指标综合评分等手段,利用大数据算法对目标用户的用电行为特征加以分析,在此基础上建立相应的特征模型,创新提出了基于用户行为特征大数据的用电异常识别技术路线,并探究其具体建设过程,旨在提高供电水平,促进企业可持续发展。     

基于负荷尖峰特征LSTM自编码器的窃电识别方法

近年来，面向高损线路的窃电检测方法得到大面积工程应用，对降低窃电检测误报率和推动数据驱动窃电检测的工程应用起到了重要作用。但如何准确检出非高损线路的专变窃电用户，仍是亟待解决的难题。基于实践经验中部分窃电用户存在用电量异常尖峰这一特点，提出基于负荷尖峰特征长短期记忆（LSTM）自编码器的用户窃电识别方法。首先，分析典型窃电用户曲线形态,提炼了区分正常及窃电用户的用电量尖峰特征。然后，结合该特征和用户分时数据周期性规律，构建LSTM自编码模型重构输入得到拟合值，基于拟合值与真实值的均方误差设定自适应阈值，从而识别窃电嫌疑用户并提供具体预警尖峰时段。最后，应用实际专变用户用电数据进行算例分析，结果表明所提方法在准确率、命中率和误报率上均优于对比方法。     

基于正态分布离群点算法的反窃电研究

为了解决一直以来供电企业所面临的窃电预防及查处问题,结合用电信息采集系统反窃电功能发展的现状,通过对现存的窃电手段和反窃电技术进行分析,提出了一种在远程集抄海量数据的基础上利用基于正态分布的离群点算法进行数据挖掘的反窃电方法。利用Matlab对电压、电流海量数据进行曲线拟合,建立数学模型并引入基于正态分布的离群点算法,依据拉依达准则对海量数据进行数据挖掘找出窃电嫌疑户。通过实际案例验证了提出的离群点算法和窃电户查找流程能够高效筛选出窃电用户,为传统反窃电研究和高效反窃电的实现提供了新的思路。     

基于模糊聚类的异常用电行为识别研究

窃电等异常用电行为的识别是用电检查的重点和难点。由于数据采集问题,以往研究大多专注于大客户窃电行为方面,对居民窃电行为的研究相对较为薄弱。针对小用户级别的窃电等窃电监测问题,提出一种基于聚类的异常用电行为识别方法。该方案从智能电表收集的数据中提取用电特征,使用模糊聚类分析数据结构,提取出正常用户的行为特征。在真实数据集上的实验结果表明了该方法的有效性。     

基于联合神经网络的用户窃电行为识别模型

针对窃电行为识别准确率低的问题,提出了基于联合神经网络的窃电行为识别模型。首先,对获取的用户用电数据进行处理,利用格拉姆角场方法对用户用电数据进行二维化处理。然后,针对不同维度的用电数据,提出了基于联合神经网络的用户窃电行为识别模型,利用卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆（BiLSTM）神经网络提取一维用电数据和二维用电数据特征。通过实例分析表明,提出的联合神经网络模型对窃电行为识别准确率达到90%以上,证明所建立的评估模型为解决窃电问题提供了一种切实可行的方案。     

基于离群点算法和用电信息采集系统的反窃电研究

为了解决以往依靠用户每月电量变化、台区线损异常确定窃电嫌疑户等传统方法时效性差、准确率低,现场排查发现窃电行为又效率不高的问题,利用当前远程集抄海量数据为传统反窃电理论研究和高效反窃电的实现尝试探索一种新方法。全面分析窃电手段及原理,绘制实施窃电手段的鱼骨图,由实际案例统计分析确定研究重点为欠压、欠流窃电法。根据高供高计和高供低计用户计量装置接线特点、电压电流值的规律以及离群点理论确定窃电判定算法,并做出基于距离的离群点检测法判定窃电的流程图。通过实例验证提出的算法和窃电户筛选流程能够完全甄别出窃电用户,为监控人员利用用电信息采集系统的海量数据精确及时地进行有效反窃电分析提供了新思路。     

基于计量自动化系统的专变用户窃电识别方法

<正>近年来,随着用电需求日益增大,少数不法分子为节省用电开支采取各种手段实施窃电,甚至存在专业窃电人员帮助用户窃电谋利现象,导致电网线损率逐年攀升。窃电行为严重干扰了正常的供用电秩序,不仅影响了供电企业的运营经济效益,同时用户的私自接线也给电网的安全运行带来了严重隐患。随着南方电网公司智能电表和低压集抄系统2个"全覆盖"的实现,计量自动化系统积累了用户海量量测数据,为用户窃电分析提供了数据基础。本文通过对窃电原理与常用窃电手段的分析,提出了专变用户窃电识别措施,并对所提措施进行应用验证分析。     

应用大数据技术的反窃电分析

目前窃电现象严重且窃电手段先进,但反窃电手段仍以人工稽核为主,存在工作量大、取证困难和缺乏针对性等问题。为了解决上述问题,利用供电企业积累的大量客户档案数据和历史用电数据,通过二阶聚类分析窃电用户的定性特征,用深度学习和CHAID决策树分类评估用户的窃电嫌疑概率,根据异常值分析手段为疑似窃电行为取证提供依据。实践表明,本方案缩小了窃电嫌疑用户范围,减少了防窃电的工作量,提高了稽核针对性,且为供电单位进行窃电侦查提供了依据,从而减少了供电企业财务损失,保障电网运行安全。     

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.     

基于多维特征分析的月用电量精准预测研究

用户用电量的精准预测是智能配用电大数据应用和发展的关键之一。区别于传统的基于行业分类的预测办法,提出基于大数据挖掘技术的用户用电多维度特征识别,以及在此基础上的精准用电量预测方法。基于海量多用户用电特性,建立多维度用电特征评价指标体系。对用户用电特性空间进行聚类和分析,挖掘和识别用电模式。在不同的用电模式下,分别建立用电量时间序列预测模型,避免用电模式差异对预测算法准确性造成的不利影响。该方法适用于大数据平台的分析与处理,算例分析结果表明其相比以往方法能显著提高预测精度和稳定性。     

考虑分布式电源入网的反窃电综合管理方法

针对分布式电源入网给反窃电工作带来的新困难,提出了一种考虑分布式电源入网的反窃电综合管理方法,基于线损率标杆值确定台区窃电严重程度,挖掘用户实际用电需求筛选出用电量异常用户,锁定窃电怀疑范围,最后利用数据挖掘手段进一步分析重点怀疑用户用电特征,从而甄别出窃电用户.通过算例验证了方法的有效性和准确性,有助于电力营销部门锁定稽查重点.     

基于奇异谱分析的用户用电行为变化检测方法

用户的用电行为代表着用户的用电特征,是进行用电预测分析的基础条件.现实生活中由于外部因素导致的用电行为变化,会使得用电特征随之发生变化,在进行用电预测分析时就需要区分历史用电特征和当前用电特征.为此本文提出了基于奇异谱分析的用户用电行为检测方法,对检测点前后的用户用电数据进行奇异谱分析,通过计算奇异值向量与历史特征超平...     

基于实值深度置信网络的用户侧窃电行为检测

用户侧窃电行为造成的非技术性损失对电网企业危害重大,不仅会影响电力系统的供电质量,还会增加电网的运营成本。为了辅助电网公司提高用电稽查效率、管理用户规范化用电,提出了基于实值深度置信网络的用户侧窃电行为检测模型。实值深度置信网络具有提取抽象特征的功能,并通过前馈神经网络微调后可实现较高分类精度。为了优化实值深度置信网络因随机初始化产生的局部最优化问题,该模型通过萤火虫算法对网络参数全局寻优。针对用户窃电行为检测,该模型利用因子分析进行数据降维,利用随机欠采样和套索算法应对数据不平衡问题,并利用ROC(receiver operatingcharacteristiccurve)曲线选取该模型的检测阈值。最后仿真实验验证了所提出模型的有效性和精确性。     

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。     

基于营销大数据的用电异常事件统计及窃电特征分析

随着信息网络技术的发展,基于电力信息化系统的数据分析开展线损管理和用电稽查工作,成为当前很多供电公司的主要技术手段。文章通过对营销业务应用平台用户信息、用电信息采集系统数据及防窃电采集信息等营销大数据的深度挖掘和分析,开展了用电异常事件的分类统计和过程描述。通过用电异常事件顺序关联性及时间关联性的分析,设计了用户窃电特征分析判据,为查处窃电提供技术指导。该方法突破了当前防窃电技术的局限性,对于提高识别窃电的准确性、有效性和针对性,具有较高的工程应用价值。     

智能防窃电管理信息平台的应用

介绍智能防窃电管理平台的系统构架、设计思路,以及关键功能的实现方案,对专用变压器用户监测和数据建模,从海量数据中快速甄别定位重点监测用户中可能出现的窃电时间、窃电方式、窃电地点等信息,实现了从被动防窃电到主动式防窃电、智能化防窃电的飞跃,有利于及时、准确、有效地定位及处理各种窃电行为。