【摘 要】
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近年来,基于线损归因分析的方法在高损线路窃电检测中得到大量成功应用。非高损线路中同样可能存在窃电用户,但窃电电量较小容易被正常的线损波动所掩盖,会削弱线损归因分析类方法的适用性,亟需研究基于用户自身计量数据而不依赖于接入线路线损数据的窃电检测方法。利用电力专变用户用电具有小时尺度周期性的特点,提出一种面向非高损线路的自编码器的用户窃电检测方法。首先利用正常与窃电用户在小时尺度用电的周期性差异,使用
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51777015); 湖南省自然科学基金项目(2022JJ60089); 湖南省研究生科研创新项目(CX20220916)~~;
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近年来,基于线损归因分析的方法在高损线路窃电检测中得到大量成功应用。非高损线路中同样可能存在窃电用户,但窃电电量较小容易被正常的线损波动所掩盖,会削弱线损归因分析类方法的适用性,亟需研究基于用户自身计量数据而不依赖于接入线路线损数据的窃电检测方法。利用电力专变用户用电具有小时尺度周期性的特点,提出一种面向非高损线路的自编码器的用户窃电检测方法。首先利用正常与窃电用户在小时尺度用电的周期性差异,使用自编码器对用户用电行为进行深度学习,拟合出基于用户实际用电数据的重构值。然后,采用改进的高斯分布对用户用电数据与重构值的均方误差进行自适应阈值设置,以消除专变用户日际用电波动性的影响,即可根据均方误差是否超过自适应阈值来进行窃电识别。最后,根据某地实际电网用户数据进行算例仿真,验证了所提方法的有效性。
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