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。     

基于数据挖掘的新型低压窃电识别方法

针对现今反窃电技术往往采用单一算法分析,导致反窃电效果差强人意的现状,文中提出一种针对低压用户窃电的识别方法.剥离台区线损当中的技术线损部分,采用K-means聚类算法对处理过的线损数据进行分析,识别出线损率异常波动或持续偏高的台区,并根据聚类结果定义时间离散度来衡量窃电疑似度.分析异常台区下的用户,通过相关性分析研究...     

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。     

用电检查与反窃电智能信息平台的设计与应用

为解决长期以来供电公司用电检查与反窃电工作缺乏有效的信息化支撑工具的问题,提出了建设用电检查与反窃电智能信息平台的思想。该平台通过对用电信息采集系统原始数据的挖掘和分析,应用窃电数据模型和算法,采用便携式用电检查掌上终端,对现场异常用电进行检查、取证、分析和处理。介绍了该信息平台的系统物理架构、系统设计方案、便携式用电检查掌上终端主要功能及其软硬件设计方案。通过建立统一的用电检查与反窃电智能信息平台,提升供电公司反窃电信息技术水平与装备水平,将供电公司的用电检查与反窃电工作推向信息化、自动化、智能化。     

浅议反窃电证据的收集与运用

在供电企业反窃电工作中,反窃电人员经常遭遇证据不足或涉窃电量计算认定不被认同的尴尬。分析了窃电给社会和供电企业造成的危害、反窃电证据的重要性,对依法收集与科学运用反窃电证据等方面进行了探索和研究。     

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Bagging二次加权集成的孤立森林窃电检测算法

随着智能电网的高速发展,窃电方式呈现多样化,窃电数据也具有难以标注且样本类不平衡的特征.针对窃电数据无标签且类不平衡的窃电检测问题,提出一种基于Bagging二次加权集成的孤立森林窃电检测算法.首先,通过分析居民和商业用户存在的窃电模式,基于孤立类间相似度最低准则,对各类窃电模式的孤立特征顺序进行优选并训练对应的孤立森...     

基于时空关联矩阵的配电台区反窃电预警方法

针对配电台区窃电用户难发现、窃电量预估不准确的问题,提出了一种基于时空关联矩阵的配电台区反窃电预警方法。首先,构建配电台区数据清洗方法,采用线性插值算法对低压户表采集的缺失数据进行补正,以消除配电台区量测数据缺失对模型的影响。其次,构建配电台区窃电分析算法,通过台区线损波动率、线损与电流差异曲线的变点时间进行关联分析,从而判断台区是否存在窃电行为。再次,构建窃电用户的时空关联分析模型,通过变点、离群点和关联检测分析窃电嫌疑用户的时空分布特征,并计及用户窃电时间和用电容量等特性,提供预估窃电量。最后,通过实例验证了所提方法的有效性和实用性。