窃电检测

作品数：99被引量：593H指数：19
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基于kappa融合系数排序选择性集成的窃电检测
《电子设计工程》2025年第7期90-94,共5页黄冬梅 王子豪 胡伟 胡安铎 孙锦中 孙园 
针对传统窃电检测中分类检测模型的单一性和局限性,提出基于kappa融合系数排序选择性集成窃电检测方法。通过对七个分类器进行训练,计算出各项指标,将分类器依据误检率以及kappa进行融合,计算融合系数进行排序,筛选出性能优越的基分类...
关键词：窃电检测 KAPPA 选择性集成 误差分解 
基于局部矩阵重构算法的电力用户窃电分析
《兵工自动化》2025年第3期20-24,共5页梁哲辉 李莹 罗智慧 
针对目前窃电检测模型需要大量样本、训练过程复杂、检测性能有待提高等缺点,提出一种基于局部矩阵重构的检测模型。引入主成分分析用于分析相邻数据样本之间差异的分布特征;利用欧几里德距离和数据分布特性用来检测不同耗电模式之间的...
关键词：配电网 窃电检测 主成分分析 局部矩阵 欧氏距离 
基于高级计量设施的网络窃电检测研究
《办公自动化》2025年第6期91-93,共3页贺凌飞 
文章提出一种基于熵的窃电检测方案,通过跟踪客户消费变化的动态来检测窃电行为。相对熵用于计算从消耗变化中获得的概率分布之间的距离,当针对AMI发起窃电攻击时,消耗变化的概率分布偏离历史消耗,从而导致较大的相对熵。使用真实的智...
关键词：高级计量设施 需求响应 负载管理 窃电检测 
智能电网窃电检测方法的研究
《自动化应用》2025年第2期13-16,共4页韩可欣 柴浩凯 
窃电检测是通过技术手段及时识别和防止电力系统中的非法用电行为。这些行为可能导致电力公司经济损失、不公平竞争以及电力系统安全风险,因此,窃电检测的准确性至关重要。有效的检测和预防措施能保护电力系统的公平性和稳定性。首先,...
关键词：窃电检测 智能电网 机器学习 数据挖掘 
基于有监督样本生成和残差网络的窃电检测方法被引量：2
《供用电》2024年第11期91-98,104,共9页景彪 苏盛 
国家自然科学基金项目(51777015)。
针对窃电检测中因窃电样本不足导致模型识别精度低的问题,提出了一种基于有监督样本生成和残差网络的窃电检测方法。首先,基于依据生成对抗网络的结构原理,设计并实现了辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversa...
关键词：窃电检测 残差网络 辅助分类生成对抗网络 数据增强 深度学习 
基于降序组织算法和递归模型算法的用户窃电检测模型
《微型电脑应用》2024年第11期96-103,共8页靳子剑 张锐峰 周佳明 翟书林 
国网宁夏电力有限公司电网数字化项目(B329ND21000)。
为了进一步提升窃电用户所在相线和线路节点的检测准确性,提出基于降序组织算法和递归模型算法的用户窃电检测新模型。该模型通过公共警报和电流差值的组合确认是否存在窃电事件。通过智能电表的旁路检测功能检测窃电事件发生的相线和...
关键词：窃电检测 窃电相线 窃电节点 降序组织算法 递归模型算法 
基于Stacking集成学习的窃电检测研究
《电测与仪表》2024年第11期211-218,共8页冯小峰 姚诚智 杨俊华 
中国南方电网有限责任公司科技项目(GDKJX M20185800)。
基于单一模型的传统窃电检测精度有待提高,应用Stacking集成学习策略,提出一种新的窃电模型,并根据实际业务需要构造MAP(mean average precision)检测指标。为实现降维效果,按时间多维度拆解用户日用电量特征,并采用Embedding特征选择,...
关键词：窃电检测 Stacking集成学习 特征选择 MAP检测指标 贝叶斯优化 
基于稳健回归和卷积神经网络的中压窃电类型检测方法被引量：1
《电网技术》2024年第11期4729-4738,I0077-I0080,I0076,共15页陈敏 张逸 邹阳 辛荣 张良羽 高琛 林华 
国家电网有限公司总部科技项目“用电信息采集一体化运营与全网协同分析应用关键技术研究(5108-202218280A-2-255-XG)”。
目前传统的窃电检测方法只能识别用户是否存在窃电,而无法针对各类型窃电用户进行快速准确稽查。针对中压用户具有用电量大、用电较为规律的特点,该文提出一种基于稳健回归和卷积神经网络的中压配电线路窃电类型检测方法。首先,考虑到...
关键词：窃电检测 稳健回归 中压配电线路 神经网络 智能电表 
基于熵权法Stacking集成学习的多分类窃电检测
《科学技术与工程》2024年第30期12996-13004,共9页孙玉芹 王敏 田方 孙园 
国家自然科学基金(12071274)。
为了精准定位窃电行为,减小电力窃取给电力系统带来的经济损失,提出了一种基于熵权法Stacking(stacking based entropy,E_Stacking)集成学习的多分类窃电检测模型。首先基于用电量信息共线性的特点,使用方差膨胀因子(variance inflation...
关键词：熵权法 STACKING 集成学习 多分类 窃电检测 方差膨胀因子 
基于非平衡数据处理的CNN-BiLSTM-Attention模型窃电检测方法
《中国设备工程》2024年第19期123-125,共3页孙晓佳 张盛华 虎珀琛 
中国南方电网深圳供电局有限公司项目(090000KK52222180)。
为了解决目前窃电检测算法普遍存在数据不平衡与准确率较低的问题,本文提出了一种基于非平衡数据处理的联合卷积-双向长短期记忆神经网络和注意力机制的窃电检测方法。首先,通过基于合成少数类过采样技术对数据进行过采样处理,以生成类...
关键词：窃电检测 CNN-BiLSTM SMOTE算法 注意力机制 
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