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基于非线性独立成分估计的分布式光伏窃电数据增强方法

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电力系统自动化 2022年第2期46卷 171-179页

作者：薛阳杨艺宁廖文龙杨德昌中国电力科学研究院有限公司北京市100192 奥尔堡大学能源技术系丹麦奥尔堡9220 中国农业大学信息与电气工程学院北京市100083

由于分布式光伏窃电的强隐蔽性和稽查资源的有限性,导致电力部门掌握的窃电样本数量不足,限制了窃电检测的精度。为此,提出了一种基于非线性独立成分估计(NICE)的分布式光伏窃电数据增强方法。首先,利用多个可逆函数将窃电样本映射成服... 详细信息

由于分布式光伏窃电的强隐蔽性和稽查资源的有限性,导致电力部门掌握的窃电样本数量不足,限制了窃电检测的精度。为此,提出了一种基于非线性独立成分估计(NICE)的分布式光伏窃电数据增强方法。首先,利用多个可逆函数将窃电样本映射成服从高斯分布的隐变量,并通过逆变换将其反向重构成新的窃电样本。然后,提出了3种典型的光伏窃电模型,并针对窃电样本的数据特征构建了卷积神经网络作为分类器。最后,通过仿真算例和实际算例验证了所提方法的有效性和适应性。仿真结果表明,NICE能够同时兼顾样本的形状和分布特征,生成的窃电样本能够显著提升不同分类器的性能。

关键词：分布式光伏发电窃电非线性独立成分估计深度学习数据增强

基于负荷尖峰特征LSTM自编码器的窃电识别方法

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电力系统自动化 2023年第2期47卷 96-104页

作者：刘康刘鑫张蓬鹤薛阳李彬苏盛智能电网运行与控制湖南省重点实验室(长沙理工大学) 湖南省长沙市410114 国网湖南省供电服务中心(计量中心) 湖南省长沙市410114 中国电力科学研究院有限公司北京市100180 湖南城市学院机械与电气工程学院湖南省益阳市413000

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... 详细信息

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。

关键词：窃电长短期记忆神经网络自编码器用电特征异常检测

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基于传递熵密度聚类的用户窃电识别方法

中国电机工程学报 2022年第20期42卷 7535-7545页

作者：刘康李彬薛阳杨艺宁徐英辉刘爱国苏盛长沙理工大学电气与信息工程学院湖南省长沙市410114 中国电力科学研究院有限公司北京市海淀区100192 国网宁夏电力有限公司宁东供电公司宁夏回族自治区宁武市751401

在配电线路/台区中,接入用户的用电量与线损电量间存在因果关系,正常用户电量变化对线损电量的影响有限,而窃电用户的用电量对线损电量的影响异于正常用户。传递熵能衡量变量间的信息传递,是评价因果性的重要指标。该文提出基于传递熵... 详细信息

在配电线路/台区中,接入用户的用电量与线损电量间存在因果关系,正常用户电量变化对线损电量的影响有限,而窃电用户的用电量对线损电量的影响异于正常用户。传递熵能衡量变量间的信息传递,是评价因果性的重要指标。该文提出基于传递熵密度聚类的用户窃电识别方法。首先运用传递熵指向性筛选出对线路/台区线损电量因果关联较强的用户;然后构建其与线损电量的传递熵模型,计算不同时长的用户用电量对线损电量的传递熵值,以衡量其信息传递量;再结合密度聚类算法,将传递熵曲线偏离正常用户类簇的识别为与线损有强因果性的窃电用户。最后,基于已查证的高损台区和长距离配电线路实际数据,验证所提方法的有效性。

关键词：窃电传递熵基于密度的噪声应用空间聚类因果关联线损电量

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基于向量自回归模型的高损线路窃电检测

中国电机工程学报 2022年第3期42卷 1015-1023页

作者：殷涛薛阳杨艺宁徐英辉金晟苏盛智能电网运行与控制湖南省重点实验室(长沙理工大学) 湖南省长沙市410114 中国电力科学研究院有限公司北京市海淀区100192

接入配电线路的用户窃电将直接导致分线线损电量异常波动,因此用户用电量与分线线损电量间存在长期动态互动。该文提出基于向量自回归模型检测造成线损波动的异常用户的方法。首先,运用边限协整检验分析线损电量和用户用电量的长期均衡... 详细信息

接入配电线路的用户窃电将直接导致分线线损电量异常波动,因此用户用电量与分线线损电量间存在长期动态互动。该文提出基于向量自回归模型检测造成线损波动的异常用户的方法。首先,运用边限协整检验分析线损电量和用户用电量的长期均衡关系;然后,构建线路线损电量与接入用户用电量的向量自回归模型,计算脉冲响应函数分析线损电量与用户用电量的动态作用机制;再通过方差分解分析线损电量与用户用电量间冲击作用的贡献度,将对线损电量有显著影响且波动贡献度最大的用户识别为窃电用户;最后,结合实际高损线路用户数据识别窃电嫌疑用户,并运用现场稽查的手段验证了所提方法的有效性。

关键词：窃电分线线损向量自回归模型边限协整检验方差分解

基于CNN-LG模型的窃电行为检测方法研究

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湖南大学学报（自然科学版） 2022年第8期49卷 138-148页

作者：卿柏元陈珏羽李金瑾蒋雯倩广西电网有限责任公司计量中心广西南宁530023

针对当前电网单一学习器窃电检测方法准确率低、实时性差且无特征提取的问题,提出一种基于卷积神经网络轻梯度提升机(CNN-LG)模型的窃电行为检测方法.通过卷积神经网络(CNN)提取用户用电数据电力特征,将提取特征输入以决策树为基学习器... 详细信息

针对当前电网单一学习器窃电检测方法准确率低、实时性差且无特征提取的问题,提出一种基于卷积神经网络轻梯度提升机(CNN-LG)模型的窃电行为检测方法.通过卷积神经网络(CNN)提取用户用电数据电力特征,将提取特征输入以决策树为基学习器的轻梯度提升机(LG)分类器对数据进行训练,据此建立基于卷积神经网络轻梯度提升机模型的窃电行为检测方法.采用基于卷积神经网络轻梯度提升机模型对国家电网和爱尔兰智能能源径(ISET)数据集分别进行窃电行为检测.实验结果表明,本文提出方法可快速准确实现电网中各类窃电行为检测,相比于现有检测方法具有更高准确度、更优泛化性能和实时性.

关键词：窃电决策树用电数据卷积神经网络轻梯度提升机

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基于水电关联信息的零电量低压用户窃电检测

中国电力 2023年第12期56卷 206-216页

作者：邹念魏梅芳苏盛郑应俊周文晴长沙理工大学电气与信息工程学院湖南长沙410014 国网湖南省电力有限公司技术技能培训中心湖南长沙410131

低压居民窃电用户中的零电量用户,不能提供用户用电行为的有效信息,又容易与空置房用户混淆,是窃电检测中的一类特殊问题。利用居民用户用水、用电数据之间具有强关联性的特点,提出基于水、电关联信息的零电量用户窃电检测。首先,分析... 详细信息

低压居民窃电用户中的零电量用户,不能提供用户用电行为的有效信息,又容易与空置房用户混淆,是窃电检测中的一类特殊问题。利用居民用户用水、用电数据之间具有强关联性的特点,提出基于水、电关联信息的零电量用户窃电检测。首先,分析居民用户用电、用水数据间的关联关系;然后,构建用户日用电量与日用水量的最大互信息模型,计算不同时间尺度下的最大互信息系数来衡量其信息相关度;接着,对用户的最大互信息系数进行聚类,将显著偏离类簇的样本识别为水电量具有弱相关性的窃电嫌疑用户,当窃电嫌疑用户的用电量为零时即为零电量窃电用户;2个台区的测试算例表明:所提方法可有效检出零电量窃电用户,指导现场窃电检测工作。

关键词：多表合一零电量用户窃电水电使用行为最大互信息系数小波聚类

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大范围低压供电区电力消费及窃电规律研究

太原理工大学学报 2022年第1期53卷 71-79页

作者：陈曦宋纯贺王天然中国科学院网络控制系统重点实验室沈阳110016 中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造研究院沈阳110016 中国科学院大学北京100049

针对国内外在220 V和380 V供电电压的低压地区电力消耗的研究较少,很难探究实时线损的问题。对供电、用电、线损、窃电4个方面进行数据分析,建立统计模型与聚类模型,探索电力消费和窃电的规律。利用时间序列分析、频谱分析、概率密度函... 详细信息

针对国内外在220 V和380 V供电电压的低压地区电力消耗的研究较少,很难探究实时线损的问题。对供电、用电、线损、窃电4个方面进行数据分析,建立统计模型与聚类模型,探索电力消费和窃电的规律。利用时间序列分析、频谱分析、概率密度函数、互补累积分布函数的统计模型进行分析。结果表明窃电用户用电周期是正常用户的2倍,窃电用户的日均用电量大于正常用户,窃电用户在台区线损率大于40%时数量激增,线损率到达65%时数量放缓,可以优先排查此区间的台区。基于时间序列相似度度量和k-means聚类相结合的聚类模型,将566个台区365维的时间序列聚类得到6类不同的台区线损率模式,并通过核密度估计对比了他们的分布差别,可以帮助快速排查出重点窃电台区并监测线损率改善的情况。

关键词：数据分析用电消费窃电统计模型聚类

基于回归卷积神经网络和负荷混沌模型的窃电预测方法

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电子器件 2023年第1期46卷 232-237页

作者：靳海岗谢振刚任峰国网山西省电力公司山西太原030002

精确地计算台区线损、提取用户用电特征实现窃电预测,是精准营销策略制定的关键。然而,台区可再生能源发电的随机性、电动汽车充放电无序性、环境变化等因素使用户用电行为极易突变,导致台区用户用电数据呈现混沌随机特性,无法有效检测... 详细信息

精确地计算台区线损、提取用户用电特征实现窃电预测,是精准营销策略制定的关键。然而,台区可再生能源发电的随机性、电动汽车充放电无序性、环境变化等因素使用户用电行为极易突变,导致台区用户用电数据呈现混沌随机特性,无法有效检测用户窃电行为。对此,建立了台区用户用电的时序相关混沌模型,并提取窃电负荷样本与正常样本的特征,使用回归卷积神经网络对窃电样本和正常样本训练学习,获得增强特征分类学习器,以此实现对窃电用户用电预测。通过对某实际电力公司用电数据的测试分析表明,所提方法的计算结果具有较高的精确度。

关键词：回归卷积神经网络负荷混沌窃电预测

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基于格兰杰归因分析的高损台区窃电检测

电力系统自动化 2020年第23期44卷 82-89页

作者：金晟苏盛曹一家薛阳杨艺宁刘厦智能电网运行与控制湖南省重点实验室(长沙理工大学) 湖南省长沙市410004 中国电力科学研究院有限公司北京市100085

配电台区中,用户窃电将增大台区线损电量,窃电电量直接对应非技术线损,并与台区线损电量间存在因果关系。分析指出,常见窃电手法中窃电用户的窃电量多与电表计量电量呈正相关关系,这将使得线损电量与窃电用户的计量电量之间存在隐含的... 详细信息

配电台区中,用户窃电将增大台区线损电量,窃电电量直接对应非技术线损,并与台区线损电量间存在因果关系。分析指出,常见窃电手法中窃电用户的窃电量多与电表计量电量呈正相关关系,这将使得线损电量与窃电用户的计量电量之间存在隐含的因果关系。以此为基础,提出基于格兰杰归因分析的高损台区窃电检测方法。通过协整检验及格兰杰检验分析用户用电量与台区线损时间序列间的长期趋势及格兰杰因果关系,将对台区线损影响突出的用户识别为窃电用户。基于实际高损台区和高损线路用户数据的测试算例和现场稽查验证了所提方法的有效性。

关键词：窃电线损归因分析格兰杰检验协整检验