【摘 要】
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作为最广泛使用的能源之一,电能在社会经济建设和人民日常生活中起着至关重要的作用。随着社会经济的发展,各行各业对电能的需求也在不断提升。然而,部分用户在利益的驱使下通过窃取电能节省耗电成本,对国家的经济造成了巨大损失。尤其近年来随着虚拟货币价格的飙升,更是有许多用户通过窃电进行虚拟货币“挖矿”谋取私利。高级量测体系(Advanced Metering Infrastructure,AMI)的广泛建设
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作为最广泛使用的能源之一,电能在社会经济建设和人民日常生活中起着至关重要的作用。随着社会经济的发展,各行各业对电能的需求也在不断提升。然而,部分用户在利益的驱使下通过窃取电能节省耗电成本,对国家的经济造成了巨大损失。尤其近年来随着虚拟货币价格的飙升,更是有许多用户通过窃电进行虚拟货币“挖矿”谋取私利。高级量测体系(Advanced Metering Infrastructure,AMI)的广泛建设收集了海量的用户用电数据信息,为负荷分析,负荷预测和负荷管理等提供了可靠数据来源。同时机器学习技术的快速发展也为高损台区的窃电稽查提供了有力武器。然而采用机器学习算法进行窃电检测时,受数据不平衡和数据缺失等问题影响,许多窃电检测模型的准确度较低。因此研究电力负荷数据特点,在大数据环境下实现窃电用户的高效检测,对维护国家和供电企业的利益具有重要现实意义。本论文的主要工作如下:1.本文首先给出了窃电行为的定义和分类,根据现有窃电检测研究成果的内容将反窃电研究分为:基于博弈论的研究、基于电网状态分析的研究、基于硬件的解决方案和基于机器学习算法的研究,综合阐述四类研究的代表性工作、优势、局限性,总结了窃电行为检测研究中常用的公开数据集,论文最后从数据预处理、特征工程、行业用户区分等方面对未来的窃电检测研究方向提出了展望。2.针对AMI窃电行为检测中存在的问题,本文研究了基于梯度提升算法的台区反窃电用户检测方法。选择XGBoost(e Xtreme Gradient Boosting)作为梯度提升算法的实现模型,构建基于XGBoost的窃电用户检测模型,在爱尔兰可持续能源管理局提供的用户用电数据信息中测试模型检测窃电用户数据样本的能力。实验结果显示其性能要优于传统机器学习模型,且在数据不平衡情况下仍具有较好的检测精度。同时本文在国家电网公司提供的用户负荷数据中,比较了XGBoost、Light GBM(Light Gradient Boosted Machine)和Cat Boost三种梯度提升模型在检测窃电数据样本时的性能,同时分析了模型参数对其性能的影响。实验结果显示,梯度提升模型的检测结果优于支持向量机和卷积神经网络等模型。3.设计了台区反窃电检测系统,系统功能包括数据访问和存储、数据分析模型设计和人机交互界面设计三部分。其中数据分析模型采用基于XGBoost的窃电用户检测模型。人机交互界面设计包括用户数据分析界面、窃电嫌疑用户清单界面和现场窃电核查结果界面。该系统在国网XX省供电服务管理中心提供的用户用电数据中进行了测试,表现了较良好的检测准确性。
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