基于智能电表信息的窃电行为识别方法研究

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电力供应是国家经济建设和人民正常生产生活的基本保障。长期以来非法窃电较为普遍,其行为不仅影响电网供电的正常规划和供应,也给国家带来巨大的经济损失。传统的人工检测窃电的方法效率低且费时费力。随着智能电表的普及,海量的电力数据被采集,为更高效的大数据智能窃电识别算法提供了数据基础。论文基于智能电表数据,分析窃电相关统计量并建立智能窃电识别算法,取得的成果如下:(1)通过对各种窃电方式的分析,论文发现,修改电表电路和利用零线的窃电方式都存在数据缺失的情况,并据此提出一种新的窃电特征统计量,缺失值信息。基于真实数据的实验表明,使用缺失值信息的模型比使用用电量信息的模型的AUC高5%,F1分数高24%。(2)针对基于数据的窃电识别算法易因数据集变化产生误判或漏判的问题,论文提出一种基于神经架构搜索的窃电识别方法。该算法通过快速自动构建和更新窃电识别模型来应对数据变化,通过与多种人工设计的算法对比发现,该方法不仅可以快速自动构建识别模型,且性能优于最优人工模型(高于次优1.4%)。(3)针对当下特征提取算法对多种类、高维度电气数据提取效果差且优化程度不高的问题,论文提出一种基于Mask预训练的窃电识别算法。该方法利用Mask预训练建立神经网络已提取特征向量,基于提取的特征向量,建立集成离群点检测算法进行窃电用户识别。通过对比,验证了基于Mask预训练的神经网络对多种类、高维度数据特征提取的有效性和优越性(高于次优7.5%)。论文还比较了集成离群点算法和5种单一离群点算法在窃电识别上的查全率和查准率,结果表明,集成离群点算法查全率和查准率最高(高于次优3.24%)。
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