基于深度学习的三相电能计量系统窃电行为识别方法  

作　　者：梁允锋 

机构地区：[1]广东电网有限责任公司佛山南海供电局

出　　处：《电气技术与经济》2023年第4期124-127,共4页Electrical Equipment and Economy

摘　　要：进行窃电行为识别时未对数据进行预处理,导致窃电行为识别精度较低,对此,提出基于深度学习的三相电能计量系统窃电行为识别方法。基于三相电能计量系统获取电能数据,对获取到的电能数据进行预处理操作,将与处理后的数据输入到BP神经网络识别模型中进行窃电行为识别。实验结果表明:本文方法的窃电行为识别精度最高达97%,窃电行为识别时长最高仅为54s,证明本文方法的技术水平和应用价值较高。

关 键 词：三相电能计量系统 格拉布斯准则 BP神经网络 窃电行为识别 

分 类 号：TM933.4[电气工程—电力电子与电力传动] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]