【摘 要】
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随着我国经济实力的不断提高,窃电的方法越来越多样化,而且隐蔽性更强.提出了一种主要用于监测与辨识用户是否存在窃电行为的智能算法.该算法需要建立在用户用电负荷和用电参量特征的基础上.首先,收集用户的用电负荷相关数据,进行数据预处理.其次,使用聚类算法通过确定最佳聚类数来分析用户的用电数据,从而计算确定聚类数据的中心线.最后,依据用户负荷曲线与各聚类中心线的隶属度,确定用户用电数据所属的数据特征曲线,并对用户的用电数据与类别曲线作出匹配和筛选,确定疑似有窃电行为的用户.实际测试结果表明,窃电检测模型通过相关系
【机 构】
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江苏林洋能源股份有限公司,江苏 启东 226200
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随着我国经济实力的不断提高,窃电的方法越来越多样化,而且隐蔽性更强.提出了一种主要用于监测与辨识用户是否存在窃电行为的智能算法.该算法需要建立在用户用电负荷和用电参量特征的基础上.首先,收集用户的用电负荷相关数据,进行数据预处理.其次,使用聚类算法通过确定最佳聚类数来分析用户的用电数据,从而计算确定聚类数据的中心线.最后,依据用户负荷曲线与各聚类中心线的隶属度,确定用户用电数据所属的数据特征曲线,并对用户的用电数据与类别曲线作出匹配和筛选,确定疑似有窃电行为的用户.实际测试结果表明,窃电检测模型通过相关系数和欧几里得距离相结合的相似性度量,能更加有效地检测用户窃电行为.在后续的研究中,可以考虑增加按照用户的类型和季节变化进行用电负荷的分类,从而更好地提高检测的有效性.
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