电力局在检测电表时,通常会采取现场检测和抽查相结合的方法。现场检测主要是对指定用户的电表进行检测,使用电能表标准表等设备,通过校验电表的精度是否正常以及电流、电压、功率等数据是否符合实际情况,来判断是否存在窃电行为。抽查则是对辖区内的用户进行随机抽查,对表跳较大、电度表磁场有异常等情况...
电线检查法是一种较为直观的窃电检测方法。通过检查电线的连接情况、遮挡情况等可以判断是否存在窃电行为。例如,如果发现电线连接松动、电线锈蚀严重或电线被非法连接等情况,就有可能存在窃电行为。 3.用电设备检查法 用电设备检查法是一种通过检查用电设备来判断是否存在窃电行为的方法。通过观察设备的使用频率、功耗等...
基于线损归因分析窃电检测 配电损耗包含技术和非技术线损技术线损比较稳定,正常在5%以内。供电企业一般根据线损率是否大于5%判断异常 窃电电量直接对应额外增加的配电线损,异常用户对线损的贡献明显大于正常用户 进行用户电量和配电线损电量之间的归因分析,可以较好地识别窃电异常用户 来源:长沙理工大学(苏盛)...
窃电等异常用电行为是造成电力系统非技术性损失的主要原因,给电网的安全、稳定和可靠运行带来严重威胁。传统异常用电行为检测采用人工巡检方式,需要消耗大量的人力物力资源,已不能满足实际需求。 近年来,随着我国智慧电网的建设和发展,电力公司在发电、输电、配电和用电端安装和部署了大量的智能电表等数据采集传感器,这些...
1、在日常的用电检查现场,经常会发现存在各种窃电现象,这不仅会给供电部门带来较大的损失,还会对用电设备造成较大的用电安全隐患。 2、目前现有的用电现场窃电检测方法包括使用钳形电流表进行检查比对电流幅值或通过万用表的ncv(non contact voltage,非接触电压)功能检测寻找墙壁里面埋藏带电的电线等,现有的窃电检测...
本文基于LSTM 模型设计了用电时间序列分类模型,提取用户日用电量特征并利用重加权策略解决数据集分布不平衡问题,进而实现智能窃电检测任务。 1 重加权策略优化及窃电检测 1.1 优化框架 针对数据集分布不平衡问题,设计一种解决重加权策略减轻不平衡数据集所带来的分类器偏向多数类问题,以提高分类器泛化性能,最终提高窃电...
24、其中,w(pr,pg)为服从pr分布的g(x)与服从pg分布的y之间的改进wasserstein距离,g(x)为生成器网络的输出信号,表示窃电行为检测结果,k为lipschitz常数,sup为上确界,||f||l≤k为函数f满足k-lipschitz连续条件,y是真实检测结果,pr、pg分别为真实窃电行为检测数据的分布和生成器生成的窃电行为检测数据的分布,e表...
西安电子科技大学副教授夏小芳:智能电网大数据分析及应用挑战-以窃电检测为例 - 中国自动化学会于20240311发布在抖音,已经收获了1966个喜欢,来抖音,记录美好生活!
利用异常检测识别电网用户窃电行为 通过报警数据和稽查数据提取出窃漏电用户的关键特征,构建窃漏电用户的识别模型,就能自动检查、判断用户是否存在窃漏电行为。 传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户举报窃电等方法来发现窃电或计量装置故障。但这种方法对人的依赖性太强,抓窃查漏的目标不明确。
1、本发明的目的在于提供一种电力用户窃电检测方法、装置、电子设备及存储介质,以解决现有数据驱动的窃电检测方法往往面临的样本不均衡、窃电样本相对匮乏、窃电行为多样化等问题,从而导致检测准确率不高的技术问题。 2、为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案: ...