【摘 要】
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在国内经济高速发展的大背景下,满足社会生产和居民生活的用电需求有着重要的意义。电力系统的损耗包括了技术损耗和非技术损耗两个方面,技术损耗主要由线路内阻引起,而非技术损耗主要是由窃电行为导致,近年来,窃电事件频发,不仅严重损害了电网公司的经济利益,影响了正常的用电秩序,而且用户私拉电线等窃电手段也给正常用电埋下了安全隐患,打击非法窃电行为是规范正常用电秩序的必然要求。传统的窃电检测方法以现场人工稽查
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在国内经济高速发展的大背景下,满足社会生产和居民生活的用电需求有着重要的意义。电力系统的损耗包括了技术损耗和非技术损耗两个方面,技术损耗主要由线路内阻引起,而非技术损耗主要是由窃电行为导致,近年来,窃电事件频发,不仅严重损害了电网公司的经济利益,影响了正常的用电秩序,而且用户私拉电线等窃电手段也给正常用电埋下了安全隐患,打击非法窃电行为是规范正常用电秩序的必然要求。传统的窃电检测方法以现场人工稽查为主,排查手段单一,缺乏针对性,而且受稽查人员不足的限制,稽查效率低下。为了克服传统窃电检测方法的不足,保障电力的正常供应,本文针对低压窃电用户数据,主要从特征工程构造、检测模型和数据不平衡三个方面进行改进,提出了基于WGAN-Stacking数据驱动的窃电检测网络,具体工作如下:（1）针对低压窃电用户采集数据特征少的问题,本文充分利用现场专家经验,通过构造用户用电数据和台区线损率的相关指标,初步筛选疑似窃电用户。对于剩余用户,采用特征工程构造的方法,挖掘用户用电特征规律,包括将日电量按年、季度、工作日拆分构造极差、方差等统计量,按日、周、月用电量环比变化进行分桶等处理,采用Embedding思想让模型自行选择有效特征,在为窃电检测模型提供更丰富的数据维度的同时,降低了特征冗余的风险,使得模型能够更好的学习低压用户的用电行为规律,提高窃电检测的效果。（2）针对单一分类模型准确率不高的问题,本文引入Stacking集成学习框架,进一步提高模型检测的准确率。首先,采用XGBoost、Light GBM、Cat Boost等集成模型进行训练,在贝叶斯优化下调整模型参数,提高了调参的效率,然后将模型加入到Stacking框架下进行集成,并确定了Logistic回归作为最终的分类器;其次,为了验证Stacking集成框架的效果,将Stacking集成学习框架与Boosting、Bagging集成学习框架进行对比实验;最后,结合实际的现场窃电稽查流程,构造了平均准确率（mean average precision,MAP）作为评价指标,并采用F1 score和AUC辅助评价模型的效果,在2016CCF竞赛数据上验证了基于Stacking集成学习的窃电检测模型的准确性和有效性。（3）针对窃电用户数据样本不平衡的问题,本文提出了基于Wasserstein GAN的数据增强方法,一方面,该方法扩充窃电样本数据,使数据集平衡化,解决了样本不平衡的问题,另一方面,使用生成的高质量模拟样本与真实样本混合输入至Stacking窃电检测模型进行训练,能够进一步的提高模型的精度。本文提出的基于WGAN的数据增强方法与传统的过采样、欠采样等数据扩充方法进行对比实验,在2016CCF竞赛数据上验证了所提方法的有效性。
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