基于用电异常数据的反窃电在线监测方法研究

摘要：

研究基于用电异常数据的反窃电在线监测方法,精准确定用电异常数据,实现反窃电在线监测.该在线监测方法利用K-means聚类算法确定用电异常数据,通过有效指数度量方法确定用电数据聚类数量,提升用电异常数据确定精度;以电流三相不平衡、电压三相不平衡、线损与负荷为特征指标,在用电异常数据中选择用电异常特征数据;利用主成分分析法降维用电异常特征数据;通过模糊神经网络建立反窃电在线监测模型,在该模型内输入降维后的用电异常特征数据,输出窃电嫌疑系数,完成反窃电在线监测.实验证明该方法可精准确定偏小与偏大用电异常数据,有效选择并降维用电异常特征数据,获取窃电嫌疑系数,具备较高的反窃电在线监测精度.

关键词：用电异常数据、反窃电、在线监测、聚类算法、主成分分析、模糊神经网络

所属期刊栏目：42

分类号：TM714;TM933.4(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2023-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：35-40