基于时序偏移双残差网络的窃电行为检测

摘要：

针对窃电量小、窃电发生时间随机的窃电行为,提出一种基于时序偏移双残差网络(TS-Bi-ResNet)的窃电行为检测模型.将基础残差网络模型改进为双残差网络(bi-residual network,Bi-ResNet)模型,考虑到窃电行为发生时间的随机性,利用时序偏移(timing shift,TS)算法对用电数据预处理,使模型能够学习用电数据的时间因素特征,构成TS-Bi-ResNet模型.根据真实用电数据和窃电特征生成含有伪窃电数据的混合用电数据集,利用TS-Bi-Res-Net模型学习其浅层特征和深层特征,进而执行窃电行为检测.仿真和实际运行结果表明,TS-Bi-ResNet模型可以有效检测窃电量小且窃电发生时间随机的窃电行为,其检测精度优于LSTM模型与残差网络(ResNet)模型.

关键词：窃电行为检测、双残差网络、时序偏移算法、机器学习

所属期刊栏目：47

分类号：TN929.53

资助基金：国网重庆市电力公司科技项目;重庆市教委科学技术研究计划资助项目

在线出版日期：2022-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：54-63