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公开(公告)号：CN119167267A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411293837.X
申请日：2024-09-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06N3/09 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开一种基于数据驱动对抗异常用电行为的方法和系统，属于人工智能反窃电技术领域；一种基于数据驱动对抗异常用电行为的方法包括：获取用电数据，并对用电数据进行预处理；对预处理后的用电数据进行分类，使用自适应合成采样对异常用电数据样本进行扩充；将扩充处理后的用电数据样本输入到改进的神经网络模型当中进行分类，并输出分类结果；对神经网络模型的改进包括超参数优化、正则化方法和跳跃连接方法。本发明基于大数据方法构建了异常用电辨识模型，通过大数据分析和机器学习算法，可以从海量的用电数据中自动学习和识别异常模式，提高检测的准确性和及时性。
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公开(公告)号：CN119167269A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411293849.2
申请日：2024-09-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/26 , G06F18/15 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种多模型融合异常用电行为辨识方法及系统，涉及电力系统技术领域，包括：接收用电数据，对用电数据进行预处理，得到处理后的用电数据，计算每个处理后的用电数据对应的皮尔逊相关系数，对皮尔逊相关系数进行筛选，筛选出的皮尔逊相关系数对应的处理后的用电数据作为疑似异常用户的用电数据；提取处理后的用电数据内的日用电量数据数值特征，将日用电量数据数值特征输入至预先建立的BP神经网络模型和XGBoost模型内，输出得到疑似异常用电概率，对疑似异常用电概率进行筛选，筛选出的异常用电概率对应的处理后的用电数据作为疑似异常用电辨识结果；将两种筛选结果所对应的疑似异常用电用户编号进行二次检测。
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公开(公告)号：CN119167268A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411293842.0
申请日：2024-09-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于WGAN数据扩充的CNN‑LSTM异常用电行为辨识方法及系统，属于人工智能反窃电领域；一种基于WGAN数据扩充的CNN‑LSTM异常用电行为辨识方法包括：获取用电数据，并对用电数据进行预处理；将预处理后的用电数据进行分类，并使用WGAN网络对异常用电样本进行扩充；将扩充后的一维用电量数据输入到Bi‑LSTM模型中提取用电数据长期趋势特征；并将一维数据按周形式转化为二维数据输入到CNN模型中提取用电数据潜在特征；将所述长期趋势特征和所述潜在特征合并后输入到全连接神经网络中进行检测，输出检测结果。
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公开(公告)号：CN119209498A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411293845.4
申请日：2024-09-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了基于线路台区和专变用户异常用电行为辨识方法及系统，涉及电力系统技术领域，对每一条中压线路进行理论线损分析，通过前推回代法进行理论线损计算，得到理论线损值；获取实际测量线损值，计算理论线损值与实际测量线损值的差值，设定差值阈值，若差值超过差值阈值则中压线路有异常用电行为风险；判断有异常用电行为风险的中压线路上每个台区及专变用户是否有失压行为，若存在，则筛选并去除专变用户后再继续进行；测量中压线路上每个台区及专变用户的节点的相角，根据节点的相角计算节点的功率估计值；获取功率测量值，计算功率估计值与功率测量值的差值的绝对值，若超过预设阈值，将对应的台区或专变用户节点列为疑似异常节点。
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