基于多阶段递推数据分析的低压台区窃电检测方法OA北大核心CSTPCD
Detection Method of Electric Theft in Low Voltage Station Area Based on Multi-stage Recursive Data Analysis
窃电行为不仅会扰乱正常用电秩序,更会影响电网的供电质量和安全运行.针对窃电检测工作中所面临的用户正常用电行为与窃电行为多样化问题,该文提出一种基于多阶段递推数据分析的低压台区窃电检测方法.该方法第1阶段对嫌疑窃电台区进行判定,针对当日线损不是明显激增的情况,提出基于台区线损综合波动率、总分表电流差异率、线损和电流曲线的突变点时间重合度的三步分析法,为窃电嫌疑用户的检测提供了良好的条件;第2阶段提出基于最优特征集的时间序列相似性度量方法,基于欧氏距…查看全部>>
Electricity theft not only disrupts the normal order of power consumption but also affects the quality of the power supply and the safe operation of the power grid.To solve the problem of diversification between normal power consumption and theft behavior of customers faced in electricity theft detection work,this paper proposes a method for detecting electricity theft in low-voltage stations based on multi-stage recursive data analysis.The first stage of th…查看全部>>
孔祥玉;马玉莹;赵鑫;梁博浩
智能电网教育部重点实验室(天津大学),天津市 南开区 300072智能电网教育部重点实验室(天津大学),天津市 南开区 300072国网冀北电力有限公司承德供电公司,河北省 承德市 067000智能电网教育部重点实验室(天津大学),天津市 南开区 300072
动力与电气工程
低压台区窃电检测多阶段递推特征相似性度量支持向量机
low-voltage stationelectricity theft detectionmulti-stage recursionfeature similarity metricsupport vector machine
《中国电机工程学报》 2024 (15)
5921-5933,中插7,14
国家自然科学基金项目(51877145). Project Supported by National Natural Science Foundation of China(51877145).
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