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电力生产的特点是产、供、销同时完成,计量是远方瞬间进行,窃电现象非常严重而且越来越隐蔽。用电信息采集系统是利用通信方式把计量表采集的信息实时传输给数据管理层计算机,计算机可以随时读取某个时间点所有需要研究的对象的有效数据,进行数学模型计算,推导出某条线路、某个台区、某条母线电量的平衡关系,为防窃电管理提供科学的依据。 相似文献
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本文通过对“电老鼠”窃电方法的分析入手,分别从技术和管理两个方面,就如何在用电监察工作中开展防窃电工作进行了思考。旨在与同行进行业务之间的交流,最大化的确保反窃电工作成效。 相似文献
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智能用电小区是实现供电智能可靠、服务智能互动、能效智能管理,提升服务品质,增强电网综合服务能力的重要手段.文章浅析了智能小区的建设模式和“九大”特色功能,并结合湖北省实际情况对智能小区建设作了展望. 相似文献
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文章定量分析了湖北省电力消费与经济增长的关系,得出了全社会用电量和地区生产总值的增长关系模型,对分产业用电量和经济增加值增长的因果关系进行了分析。 相似文献
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用户侧的窃电行为是非技术性电能损失的主要原因,并且影响配电系统的运行安全性。文中对用户侧窃电检测关键技术作了分类总结,指出了当前研究的挑战和发展方向。首先,阐述了电能计量的基本原理,介绍了随计量设备升级而新出现的常见窃电方法;然后,分析了基于电气模型与计量设备的窃电检测技术在实际工程应用中的各自优势和不足;接着,对比和总结了已有基于数据驱动的窃电检测研究中基于样本学习、异常分析和状态估计的研究方法和适用范围;最后,探讨了当前窃电检测技术在输入数据、性能评估和应用场景等方面面临的关键问题和挑战,并在窃电定位、模型泛化、策略生成和隐私保护等方面对窃电检测研究方向进行了展望。 相似文献
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用户侧窃电行为造成的非技术损失不仅增加了电网的运营成本,还会干扰电力系统稳态。现有的检测方案忽略了用电数据的时序性及正负样本
分布不均、维度高的问题,这将极大地影响检测的准确率。因此,提出了一种基于SMOTE和XGBoost的窃电检测方案。针对电力数据的时序性和类不平
衡的特点,利用SMOTE算法进行过采样解决了数据不平衡的问题,并构造时序特征挖掘用户用电模式;再使用XGBoost执行用电数据的特征提取和分类
过程。实验表明,通过SMOTE算法可以提高不平衡数据分类的有效性,对比于传统的检测模型,XGBoost算法在窃电检测场景的多项评价指标下均取得
了更好的效果,其中准确率提升至92.45%。 相似文献
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数据驱动的窃电检测方法主要根据电量及派生指标识别低电量异常,容易受干扰影响误报。利用工商业用户生产经营状态指标大致固定的特点,提出基于生产经营状态识别的窃电二次筛查方法。首先,将检出的低电量异常用户每天的三相功率作为负荷特征,用以标识其当天的用电行为模式及生产经营状态。然后,将每天的负荷特征进行近邻传播聚类。当低电量异常时段负荷特征与正常低电量生产经营状态聚为同类时,认为是用户状态正常转换导致的异常,可排除窃电嫌疑。基于实际窃电数据的测试表明,所提方法可降低误报率。 相似文献