【摘 要】
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随着电网信息物理系统的发展,一部分数据处理功能逐渐下沉到靠近终端用户的边缘层.为了给后续分析提供可靠的数据源,及时发现异常用电行为,窃电监测是边缘数据中心重要功能之
【机 构】
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电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学),上海市,200240北京交通大学电气工程学院,北京市,100044;国网湖北省电力有限公司电力科学研究院,湖北省武汉市,430077;
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随着电网信息物理系统的发展,一部分数据处理功能逐渐下沉到靠近终端用户的边缘层.为了给后续分析提供可靠的数据源,及时发现异常用电行为,窃电监测是边缘数据中心重要功能之一.文中提出一种针对边缘数据中心的窃电监测方法,该方法利用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)鉴别器提取得到的特征,在边缘数据中心对二范数线性支持向量机(L2SVM)进行训练.实验结果证实,DCGAN具有较好的收敛性能,鉴别器提取得到的正常与窃电行为用电特征具有明显划分,且比基于主成分分析(PCA)特征提取方法更加有效,此外,与基于径向基核函数的支持向量机(SVM)反窃电方法相比,所提方法准确度更好且计算复杂度低,适合边缘数据中心部署.
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