【摘 要】
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随着经济的快速增长和科技的迅猛发展,电力系统在国家能源战略中的作用日益凸显,供电安全愈加重要。伴随供电网络的不断扩大,电力用户的窃电行为时有发生,且呈现出窃电方式逐渐新颖化、手段逐渐科技化、过程逐渐隐蔽化的特点。窃电行为不仅对电力企业造成经济损失,还威胁着电网的运行安全。因此,研究窃电检测技术具有重要意义。传统的窃电监测模式面临特征建模困难、有标签样本数据少、正常异常样本严重不均衡以及检测效率低等
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随着经济的快速增长和科技的迅猛发展,电力系统在国家能源战略中的作用日益凸显,供电安全愈加重要。伴随供电网络的不断扩大,电力用户的窃电行为时有发生,且呈现出窃电方式逐渐新颖化、手段逐渐科技化、过程逐渐隐蔽化的特点。窃电行为不仅对电力企业造成经济损失,还威胁着电网的运行安全。因此,研究窃电检测技术具有重要意义。传统的窃电监测模式面临特征建模困难、有标签样本数据少、正常异常样本严重不均衡以及检测效率低等问题。为了解决这些问题,本文结合深度学习技术,开展了如下研究工作:(1)首先,预处理原始用电数据。根据不同用户的不同特点,主要对原始数据集进行可靠数据筛选、添补缺失值以及大小归一化等处理,通过此次处理可以减小原始数据集中夹杂的噪声对模型的影响。(2)其次,针对正、异常样本数据量相差较大的问题,本文首先采用基于Wasserstein距离改进的生成对抗网络(WGAN),通过现有的窃电数据来生成新的窃电样本,然后,将生成样本与已有的样本混合得到更多的样本数据,使窃电样本数据与正常数据达到一个相对平衡的状态。(3)针对DBN存在的随机初始化权重和偏置参数易使模型陷入局部最优问题。本文利用改进的遗传算法(IGA)对DBN的权重和偏置参数进行优选,建立IGA-DBN-ELM窃电检测模型,并与多个现有模型比较,采用准确率、ROC曲线以及AUC等参数对其评估,证明了所提出的IGA-DBN-ELM模型的有效性。同时,为了进一步保证窃电检测工作的高效性,本文还提出了一种基于改进的蚁狮算法优化的DT-SVM模型,该模型可以准确识别窃电用户及其类型,从而实现窃电行为的精准化监控。(4)根据以上研究内容,基于PyCharm开发环境,采用PyQt设计了一个用户窃电检测软件监测系统。
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