Stacking相异模型融合的实验室异常用电行为检测

1

作者 陈静 王铭海 +3 位作者 江灏 缪希仁 陈熙 郑垂锭 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2024年第1期231-237,共7页

针对当前高校实验室异常用电行为,提出一种基于Stacking相异模型融合的异常行为检测方法。考虑相异基学习器挖掘实验室用电行为规律的差异性,对相异基学习器进行优选。利用随机森林作为元学习器,充分融合相异基学习器的优势,弥补各基学... 针对当前高校实验室异常用电行为,提出一种基于Stacking相异模型融合的异常行为检测方法。考虑相异基学习器挖掘实验室用电行为规律的差异性,对相异基学习器进行优选。利用随机森林作为元学习器,充分融合相异基学习器的优势,弥补各基学习器的缺陷,构建基于Stacking相异模型融合的集成学习模型。通过算例对比分析,验证了基于Stacking相异模型融合的集成学习模型能有效提升单一分类器的异常检测效果,在准确率、F1分数、ROC曲线下面积和误检率上均优于Bagging、Voting、Adaboost等集成学习方法并能适应样本不平衡的情况。 展开更多

关键词 异常用电行为 Stacking结合策略 集成学习 实验室安全

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基于频繁项集挖掘的异常用电行为监测系统

2

作者 李晓民 魏爽 王玉东 《电子设计工程》 2024年第22期133-136,141,共5页

由于在构建异常用电行为监测系统时,需要处理大量的异常数据,且取样参量存在相似性,增大计算量,导致监测能力较低。为提升电网主机对异常用电行为的监测能力,设计基于频繁项集挖掘的异常用电行为监测系统。根据频繁项集提取异常用电信... 由于在构建异常用电行为监测系统时,需要处理大量的异常数据,且取样参量存在相似性,增大计算量,导致监测能力较低。为提升电网主机对异常用电行为的监测能力,设计基于频繁项集挖掘的异常用电行为监测系统。根据频繁项集提取异常用电信号不确定数据集,研究异常用电的行为特征,分析异常用电行为。根据电网监测规则与异常用电信号监测模块,实现监测功能,设计异常用电行为监测系统。实验结果表明,文中方法可以精准监测到第5 s时电路负荷发生的突增,说明该方法的监测结果可靠性较高。 展开更多

关键词 频繁项集挖掘 异常用电行为 不确定数据集 用电规律 监测规则 耗电量

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基于特征选择的养殖行业异常用电行为检测

3

作者 孙耀 易校石 《科学技术创新》 2024年第24期13-16,共4页

随着智能电网和物联网技术的发展,异常用电行为检测变得尤为重要。本文提出了一种基于TOPSIS特征选择的异常用电行为检测方法。利用养殖行业用户用电数据计算各特征与理想点和负理想点的相对接近度,对特征进行排序并选取最具代表性的特... 随着智能电网和物联网技术的发展,异常用电行为检测变得尤为重要。本文提出了一种基于TOPSIS特征选择的异常用电行为检测方法。利用养殖行业用户用电数据计算各特征与理想点和负理想点的相对接近度,对特征进行排序并选取最具代表性的特征。实验结果表明,该方法能够有效提升异常检测模型的性能,具有较高的准确性和可靠性,为养殖行业的用电安全管理提供了有力支持。 展开更多

关键词 TOPSIS 特征选择 异常用电行为检测 养殖行业

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基于支持向量机的异常用电行为预测建模仿真研究

4

作者 李孝章 《电工材料》 CAS 2024年第3期49-51,54,共4页

随着经济的发展,电网的安全运行成为社会经济秩序稳定发展的重要基础保障。异常用电行为的频繁发生会对电网的安全运行产生严重的威胁。当前,窃电等异常用电行为使用的手段越来越高科技化,如何精准高效识别出异常用电行为是当前急需解... 随着经济的发展,电网的安全运行成为社会经济秩序稳定发展的重要基础保障。异常用电行为的频繁发生会对电网的安全运行产生严重的威胁。当前,窃电等异常用电行为使用的手段越来越高科技化,如何精准高效识别出异常用电行为是当前急需解决的技术难题。对此,采用支持向量机算法对异常用电行为进行建模仿真研究,构建分类效果较好的预测模型,能够较为精准地识别出异常用电的行为用户,为电网的安全运行保驾护航。 展开更多

关键词 电网 支持向量机 异常用电行为 预测建模

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基于改进孤立森林算法的异常用电行为识别方法 被引量：2

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作者 钱旭盛 朱萌 +2 位作者 翟千惠 张轩城 陈可 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2023年第6期601-606,共6页

针对传统异常用电行为识别方法准确率低、时效性差且人工消耗较高等问题,提出了一种基于粒子群算法的改进孤立森林识别方法。该方法通过总结异常用电行为规律,重构相关行为的特征指标,并侧重于对异常样本的学习与训练,进而在集成算法套... 针对传统异常用电行为识别方法准确率低、时效性差且人工消耗较高等问题,提出了一种基于粒子群算法的改进孤立森林识别方法。该方法通过总结异常用电行为规律,重构相关行为的特征指标,并侧重于对异常样本的学习与训练,进而在集成算法套袋思想的基础上构建了孤立森林。同时利用粒子群算法的群集寻优能力选择出精准度较高、差异度较大的孤立树形成子集,进一步优化了异常用电行为的识别效果。实验结果表明,改进方法的AUC值和识别效率均高于聚类算法及孤立森林算法,能够对异常用电行为进行准确识别。 展开更多

关键词 异常用电行为 异常识别 粒子群算法 孤立森林 集成算法 群集寻优 聚类算法 AUC值

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基于相似性搜索的异常用电行为识别方法 被引量：2

6

作者 邓博雅 高志平 +2 位作者 张平康 房洪甲 刘双峰 《自动化技术与应用》 2023年第3期63-66,共4页

传统异常用电行为识别方法浪费大量人力与物力,且准确率较低、效果不佳,本文在大数据背景下,提出一种基于相似性搜索的商业园区异常用电行为自动识别方法。通过分析相似性搜索方法获得用户用电时间序列,采用趋势性指标、变化性指标、波... 传统异常用电行为识别方法浪费大量人力与物力,且准确率较低、效果不佳,本文在大数据背景下,提出一种基于相似性搜索的商业园区异常用电行为自动识别方法。通过分析相似性搜索方法获得用户用电时间序列,采用趋势性指标、变化性指标、波动性指标以及其他指标分析商业园区异常用电行为,引用主分量分析与因子分析方法提取异常用电行为特征,凭借误差矩阵自动规整化数据,设定欧氏距离阈值实现商业园区异常用电行为自动识别。实验结果表明方法可降低计算难度,高效识别出异常用电数据,保证商业园区正常用电。 展开更多

关键词 相似性搜索 异常用电行为 电负荷识别

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基于果蝇算法优化LSTM的用户异常用电行为预测

7

作者 张敏 李晓明 +1 位作者 辛玲玲 董昊男 《电子设计工程》 2023年第4期132-136,共5页

在用户用电负荷量较为集中的情况下,为解决因电信号堆积而造成的异常用电行为问题,设计基于果蝇算法优化LSTM的用户异常用电行为预测模型。通过初始化果蝇算法的方式,获取用户的用电数据预处理结果,将其与LSTM超参数指标相结合,完成基... 在用户用电负荷量较为集中的情况下,为解决因电信号堆积而造成的异常用电行为问题,设计基于果蝇算法优化LSTM的用户异常用电行为预测模型。通过初始化果蝇算法的方式,获取用户的用电数据预处理结果,将其与LSTM超参数指标相结合,完成基于果蝇算法优化LSTM的用电量数值记忆。在此基础上,选取既定评价指标,根据缺失值计算表达式,确定决策参数的具体数值,实现基于果蝇算法优化LSTM的用户异常用电行为预测模型的搭建与应用。实例分析结果表明,随着果蝇算法优化LSTM理论的应用,电信号在用户用电集中负荷时所需消耗的训练时间更短,可有效解决电信号的堆积问题,实现对用户异常用电行为的有效预测。 展开更多

关键词 果蝇算法 异常用电行为 LSTM超参数 评价指标 缺失值 决策参数

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基于支持向量机的电力用户异常用电行为智能检测方法

8

作者 王奎 刘昊 《通信电源技术》 2023年第20期20-22,共3页

针对现有检测方法在检测电力用户异常用电行为时存在检测到的异常用电行为用户数与实际不符、检测精度受到严重影响等问题,引入支持向量机,设计电力用户异常用电行为智能检测方法。通过缺失值处理和归一化处理,实现对电力用户用电行为... 针对现有检测方法在检测电力用户异常用电行为时存在检测到的异常用电行为用户数与实际不符、检测精度受到严重影响等问题,引入支持向量机,设计电力用户异常用电行为智能检测方法。通过缺失值处理和归一化处理,实现对电力用户用电行为数据的预处理。利用支持向量机检测异常用电数据,结合得到的异常用电数据检测结果识别异常用电行为,并完成智能预警。通过对比实验证明,新的检测方法检测到的异常用电行为用户数与实际相接近,差距较小,具备极高的检测精度。 展开更多

关键词 支持向量机 电力用户 异常用电行为 智能检测

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基于GRU-Bagging模型的异常用电行为检测 被引量：3

9

作者 马云波 李英娜 李川 《数据通信》 2020年第4期30-34,38,共6页

针对真实窃电用户数量远远少于正常用电用户所导致的窃电用户分类预测不合理的问题,本文提出了一种基于GRU-Bagging模型的异常用电行为检测方法。首先通过构建基于门控制单元(GRU)的特征提取网络从用户历史负荷序列数据中提取出潜在优... 针对真实窃电用户数量远远少于正常用电用户所导致的窃电用户分类预测不合理的问题,本文提出了一种基于GRU-Bagging模型的异常用电行为检测方法。首先通过构建基于门控制单元(GRU)的特征提取网络从用户历史负荷序列数据中提取出潜在优选特征;然后利用SMOTE算法增加少数窃电用户的数据量,有效解决数据分布不均衡问题;最后,采用Bagging集成学习模型训练并预测新的测试样本的类别。实验结果表明,该方法在不平衡数据集上表现良好,预测准确度达到86.17%,召回率更是达到95.34%。此外,与长短期记忆网络(LSTM)以及人工特征提取方法相比,所提特征提取方法具有更高效的性能。 展开更多

关键词 异常用电行为 不平衡数据 SMOTE算法 GRU BAGGING算法

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基于NWPSO-BP神经网络的异常用电行为检测算法 被引量：7

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作者 李晋国 丁朋鹏 +2 位作者 王亮亮 周绍景 吕欢欢 《上海电力大学学报》 CAS 2020年第4期357-363,共7页

用户的异常用电行为会导致电力负荷异常增长,给电力公司造成巨大损失,同时也易造成输电线路故障,从而危害公共安全,然而传统人工检查异常用电行为的检测效率低下且精度较低。针对上述问题,首先分析了异常用电用户存在的行为特征,然后选... 用户的异常用电行为会导致电力负荷异常增长,给电力公司造成巨大损失,同时也易造成输电线路故障,从而危害公共安全,然而传统人工检查异常用电行为的检测效率低下且精度较低。针对上述问题,首先分析了异常用电用户存在的行为特征,然后选择用于训练模型的最佳特征指标,最后提出了基于改进的非线性权重调整粒子群优化算法优化BP神经网络(NWPSO BP)的异常用电行为检测算法。结果表明,与现有的异常用电行为检测方法相比,所提算法具有更高的精度,且误差收敛速度更快。 展开更多

关键词 异常用电行为检测 粒子群优化算法 BP神经网络

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基于层次分析法的异常用电行为识别 被引量：1

11

作者 张辉 《现代工业经济和信息化》 2021年第11期141-142,220,共3页

营销稽查是保证正常用电客户合法权益,推动营销精益管理的重要支撑。当前稽查工作中对异常用电行为的识别通常选取各维度判定信息集合的交集作为疑似用户集,忽略了各项信息的权重影响,这会对识别结果的准确性和可靠性造成影响。将层次... 营销稽查是保证正常用电客户合法权益,推动营销精益管理的重要支撑。当前稽查工作中对异常用电行为的识别通常选取各维度判定信息集合的交集作为疑似用户集,忽略了各项信息的权重影响,这会对识别结果的准确性和可靠性造成影响。将层次分析法引入到异常用电行为识别中,通过对特定的异常用电行为构建指标评价体系,确立不同指标的相对重要性权值,同时设定异常用电行为判断规则,将异常客户设定为高疑似度、中疑似度、低疑似度三类,提高了异常用电行为识别准确性,为现场检查提供依据和支撑,实现了营销管理精益化。 展开更多

关键词 电力营销稽查 层次分析法 异常用电行为 识别

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低压配电网用电异常行为快速检测技术分析

12

作者 闻一非 《电气技术与经济》 2024年第9期107-109,共3页

本文提出一种低压配电网用电异常行为的快速检测技术,采用分布式光纤传感网和Φ-OTDR实时监测电流、电压及温度等参数。通过小波包变换与类神经网络融合进行特征提取,并利用GBDT模型构建高效异常检测系统,能准确识别电力盗用、过负荷等... 本文提出一种低压配电网用电异常行为的快速检测技术,采用分布式光纤传感网和Φ-OTDR实时监测电流、电压及温度等参数。通过小波包变换与类神经网络融合进行特征提取,并利用GBDT模型构建高效异常检测系统,能准确识别电力盗用、过负荷等问题。同时设计了基于边缘计算的响应系统实现对异常行为的智能化监控与及时处理。实验验证该技术具有高可靠性和精度,为低压配电网安全运行提供有效解决方案,具备良好的产品化应用潜力。 展开更多

关键词 低压配电网 用电异常行为 快速检测 分布式光纤传感网

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用户用电负荷变化的异常检测与识别

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作者 李晗轲 李璟 +3 位作者 王颖 邹国平 陈倩楠 蔡慧 《现代电子技术》 北大核心 2024年第10期1-5,共5页

在智能电网时代,大部分用电异常行为都会伴随用电负荷的变化,研究用户用电行为对于电力系统的运行和管理都至关重要。为此,提出一种直接利用负荷数据进行计算,通过计算特征用电负荷曲线与日用电负荷曲线之间的相关度来判断用户是否存在... 在智能电网时代,大部分用电异常行为都会伴随用电负荷的变化,研究用户用电行为对于电力系统的运行和管理都至关重要。为此,提出一种直接利用负荷数据进行计算,通过计算特征用电负荷曲线与日用电负荷曲线之间的相关度来判断用户是否存在异常用电行为的方法。在相关度计算过程中,将欧氏距离与皮尔逊相关系数相结合,以更准确地判断用户的用电负荷是否发生重大变化。此外,为提高判断的准确性和灵活性,采用自适应阈值策略对500组数据进行实验研究。相关度计算的结果表明,其中122组被判断为负荷变化过大,99组数据存在负荷异常事件,该方法的判断准确率达到了81.1%。 展开更多

关键词 异常用电行为 负荷检测 日用电负荷曲线 特征负荷曲线 相关度 皮尔逊相关系数 欧氏距离 阈值判断

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基于大数据和机器学习的用电异常行为分析系统 被引量：1

14

作者 杨铮宇 《电测与仪表》 北大核心 2023年第6期167-173,共7页

用户用电异常行为不仅对接入设备和用户本身产生影响,更会危及电网的正常运行,因此对用电异常行为的分析至关重要。基于大数据和机器学习技术,设计了一种用电异常行为分析系统,并提出了系统设计的总体框架和相关配置。所设计系统对用户... 用户用电异常行为不仅对接入设备和用户本身产生影响,更会危及电网的正常运行,因此对用电异常行为的分析至关重要。基于大数据和机器学习技术,设计了一种用电异常行为分析系统,并提出了系统设计的总体框架和相关配置。所设计系统对用户用电的用电量、电压质量、负载及三相不平衡率、无功及功率因数等方面可以进行异常分析,并以可视化的方式向管理员和用户展示。同时,对高风险用户进行预警和跟踪处理,对窃电行为展开调查分析。本系统可以有效分析用户用电异常行为及进行窃电预警,对电网稳定运行起到关键作用。 展开更多

关键词 用电异常行为 大数据 机器学习 聚类分析 窃电预警

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基于FP-growth算法的多尺度用电异常行为检测方法 被引量：1

15

作者 武亚光 张才俊 程飞飞 《电子设计工程》 2023年第23期118-121,126,共5页

异常用电行为检测直接关系到电力公司的利益。针对上述问题,提出一种基于FP-growth算法的多尺度用电异常行为检测方法。通过采集器远程获取用电数据,并对缺失数据填补和数据进行标准化处理。通过计算特征的重要性指数和贡献率选取多尺... 异常用电行为检测直接关系到电力公司的利益。针对上述问题,提出一种基于FP-growth算法的多尺度用电异常行为检测方法。通过采集器远程获取用电数据,并对缺失数据填补和数据进行标准化处理。通过计算特征的重要性指数和贡献率选取多尺度用电行为特征。利用FP-growth算法建立特征与用电行为之间的关联规则,根据支持度和置信度判断是否存在异常,实现用电异常行为检测。实验结果表明,所研究方法的F1值始终高于0.8,说明该方法的检测更为准确。 展开更多

关键词 FP-GROWTH算法 多尺度特征 用电异常行为 检测方法

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基于门控循环单元的非均衡数据驱动异常用电检测方法

16

作者 孟宋萍 彭伟 田晨璐 《计算机测量与控制》 2023年第10期54-60,共7页

异常用电检测能够及时发现异常用电行为,在减少能源浪费和经济损失的同时能够维持安全、稳定的电网运行环境;智能电表的普及使得用电数据获取十分容易,为数据驱动的异常用电检测方法提供了充足的数据支持;然而,在实际应用过程中,异常数... 异常用电检测能够及时发现异常用电行为,在减少能源浪费和经济损失的同时能够维持安全、稳定的电网运行环境;智能电表的普及使得用电数据获取十分容易,为数据驱动的异常用电检测方法提供了充足的数据支持;然而,在实际应用过程中,异常数据较少导致的数据非均衡问题严重影响了模型的训练效果;因此,针对上述问题提出了一种针对非均衡数据的门控循环单元异常用电检测方法;该方法利用边界合成少数类过采样技术实现了对少数类数据的有效扩充;为了更好地捕捉用电数据的时序特征,采用了门控循环单元实现对用电数据的分类;为了验证该方法的有效性,基于非均衡数据集进行了对比实验;实验结果表明,该方法能够达到更好的数据扩充效果以及更准确的异常用电检测效果。 展开更多

关键词 异常用电检测 异常用电行为 数据非均衡 边界合成少数类过采样 门控循环单元 时序特征

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基于双向LSTM的用户用电行为识别 被引量：11

17

作者 谢禄江 段立 +5 位作者 谭刚 蒋荣 钟淘淘 刘美川 雷洋 廖军 《微电子学与计算机》 2021年第5期36-41,共6页

为了解决由非技术性损失所造成的用户用电异常问题,本文提出了一种基于双向长短时记忆神经网络(Bi-LSTM)的用户异常用电行为检测方法.该方法首先采用插值法处理用电缺失数据,并通过分位数归一化平滑用电异常行为值的不对称分布性.然后,... 为了解决由非技术性损失所造成的用户用电异常问题,本文提出了一种基于双向长短时记忆神经网络(Bi-LSTM)的用户异常用电行为检测方法.该方法首先采用插值法处理用电缺失数据,并通过分位数归一化平滑用电异常行为值的不对称分布性.然后,结合LSTM神经网络单元和双向网络构建Bi-LSTM模型,用于获取用户异常用电行为中的隐含关系.最后,采用交叉熵确定最优参数,从而识别出异常用电用户行为.实验表明,该方法的识别性能显著优于其他模型,并且结合国家电网的实际数据验证了该方法的准确性和稳定性. 展开更多

关键词 非技术损失 异常用电行为 Bi-LSTM 分位数归一化

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电力用户异常用电模式检测分析 被引量：1

18

作者 祖佳卉 刘昊东 《科技创新导报》 2019年第11期83-83,85,共2页

随着电网智能化的深入,电力用户异常用电模式的检测面临着新的挑战。一直以来,非技术性损失(NTL)在电网配电损失中占比居高不下,电网也一直在寻求各种解决途径。从理论上分析,NTL部分是可以避免的,这部分损失主要是由于窃电等用户异常... 随着电网智能化的深入,电力用户异常用电模式的检测面临着新的挑战。一直以来,非技术性损失(NTL)在电网配电损失中占比居高不下,电网也一直在寻求各种解决途径。从理论上分析,NTL部分是可以避免的,这部分损失主要是由于窃电等用户异常用电导致的。通过加强监测和管理,可以在很大程度上降低这部分损失。本文主要从基础模型、指标选取、模型选取和关键技术等方面对电力用户异常用电行为的检测进行了分析。 展开更多

关键词 异常用电行为 在线检测 电力用户

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基于大数据的用电特征嫌疑用户分析 被引量：1

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作者 陈明 张丽文 +3 位作者 王璐 袁娟 宋庆华 曾琴 《电力大数据》 2022年第6期24-35,共12页

目前有效的用电行为异常监测手段,仅依靠计量人员、用电检查人员逐户现场核查,导致工作效率低、工作量大,用户下场检查覆盖率无法达到100%。为解决该问题,本文以逆向思维为主线,从历史计量差错、电价执行异常、违约、窃电用户入手,提炼... 目前有效的用电行为异常监测手段,仅依靠计量人员、用电检查人员逐户现场核查,导致工作效率低、工作量大,用户下场检查覆盖率无法达到100%。为解决该问题,本文以逆向思维为主线,从历史计量差错、电价执行异常、违约、窃电用户入手,提炼阈值规则,搭建客户用电异常行为精准识别模型,自动校验输出表计失压、断流、接线异常、私自启封、私自增容、高低压电价混接等监测场景异动;同时基于行业信息、用电时段、电压、电流、电量等数据,通过应用大数据技术进行回归分析、K-means聚类分析等计算,构建用电客户行业特征模型及电力波动模型,并与电量突增突减、台区线损、表计开盖规则场景异动精准率,辅助计量、用检人员提高下厂检查效率和电费审核效率,助力电费“颗粒归仓”。 展开更多

关键词 数据挖掘 全量数据 异常用电行为 行业特征 场景监测

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