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基于改进蚁群聚类算法的用户侧窃电行为检测研究

基于改进蚁群聚类算法的用户侧窃电行为检测研究

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作者：刘林越西安工业大学

学位级别：硕士

现代先进电力系统通过部署大量智能设备,能够跟踪细粒度时间间隔的用电模式,从而识别出潜在的电力盗窃行为。然而,这种高度数字化的监测手段也引入了一系列安全挑战,即不易防止通信或网络攻击篡改用电数据。电力盗窃不仅对社会经济造成... 详细信息

现代先进电力系统通过部署大量智能设备,能够跟踪细粒度时间间隔的用电模式,从而识别出潜在的电力盗窃行为。然而,这种高度数字化的监测手段也引入了一系列安全挑战,即不易防止通信或网络攻击篡改用电数据。电力盗窃不仅对社会经济造成重大损害,还威胁到社会安全和其健康发展,同时也会削弱公众对相关部门的信任。因此,开发出高效率、高准确率的窃电行为检测方法对维护国家经济发展、提高国民信任度至关重要。智能电网中的异常用电行为检测主要是指数据驱动相关的窃电识别方法,该识别方法特性与智能算法相适应。当前基于智能算法的用户侧窃电行为检测的主要难点和挑战在于:对用户用电数据的时空特性的感知能力有待提高;多维特征表示的用电用户所组成的类簇是非规则的,当采用欧氏距离识别用户类别时,存在一定局限性;检测方法中的参数多依靠经验确定,这种方式影响着窃电检测方法的性能;在面对具有数据不平衡性的用电数据,检测方法易向多数样本倾斜,从而降低检测准确率。本文针对上述问题,对用户侧窃电行为检测展开研究,主要研究工作如下:(1)当前聚类方法的特征感知能力存在局限性,忽略了用户用电数据存在的时间特性,且参数的确定多依赖经验。深度学习方法面对具有数据不平衡性的用电数据易发生倾斜。针对上述问题,本文提出一种基于LSTM编码器及时空形态改进蚁群聚类算法的窃电检测方法。该方法通过增强模型对用电数据之间的动态相似性以及用电数据的形态特征的感知能力,结合LSTM编码器获取的用电数据抽象特征,改进基于欧氏距离的分类方法,并根据用电数据的形态特征修正蚂蚁下一转移目标的选择,从而实现非规则分类。引入一种动态更新信息素挥发系数,使得模型收敛更稳定并且速度更快。基于中国国家电网公司提供的用户用电数据实现窃电检测,所提方法同当前其他研究相比具有优势,验证了该方法的有效性。(2)部分窃电用户的窃电时段的负荷数据特征与正常用户的负荷数据特征相似,不易区分用户类别,使得这些窃电用户成为窃电用户类簇中的离群点。而当前采用均值确定类簇中心的分类方法,易受到离群点的影响。针对上述问题,本文提出一种基于自决策蚁群聚类算法的窃电检测方法,有针对性的决策哪些样本用来更新类簇中心。该方法根据Backpropagation思想构建了一种动态权值方式确定类簇中心,更新类簇中各样本的权值,体现不同样本的不同重要性,从而降低离群点的影响。设计了一种新的激活函数,Odd,增强所提方法解决线性不可分问题的能力,实现在非线性转换用电数据的同时不改变它们之间的相对大小,并且该激活函数的导数可以缓解梯度消失问题。提出了一种自决策dropout机制,将随机停止类簇中样本工作的机制进化为一种有针对性、自决策的机制,停止冗余或非积极样本的工作,以及提高是离群点但也具有价值的样本的贡献。最终,构建由检测准确率和遍历总路径长组成的键值(key value),利用基数排序的思想获取模型的综合最优检测结果。通过中国国家电网公司和马萨诸塞大学提供的数据检验所提出的方法,实验结果表明所提出的方法检测准确率明显提升,并且具有解决数据不平衡性问题的能力。

关键词：窃电行为检测 LSTM编码器动态更新信息素挥发系数ρ 动态权值方式 Odd激活函数自决策dropout机制

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