用电信息采集大数据分析的反窃电智能识别技术.pdf

用电信息采集大数据分析的反窃电智能识别技术是应用数据科学技术针对电力行业中的窃电问题进行高效识别和预防的一种方法。由于窃电行为导致经济损失严重，且随着科技的进步，窃电手段日益隐蔽，电网公司需要利用先进的数据分析技术对窃电行为进行智能识别，以减少经济损失并提高电网运行的安全性。 在介绍的文件中，国网郑州供电公司提出了基于双向长短时记忆神经网络（BiLSTM）的滑动窗方法，该方法是一种在时间序列数据中识别和处理信息的技术。BiLSTM网络在处理时序数据时，由于其结构能够记住较长时间的信息，所以对于分析用电行为的周期性模式特别有效。它由前向层和反向层共同组成，这两个层次能够捕捉数据在时间维度上的前后关系，更加准确地描述和预测时间序列数据。 智能识别模型的构建首先需要收集大量的带标签数据，为数据准确地添加标签是进行有效训练的关键步骤。此外，神经网络的超参数设置对模型的效果有很大影响，需要仔细调整来获得最佳性能。在研究中，从营销系统和计量自动化系统中抽取用户基本信息数据和实时负荷数据及终端报警信息，构建了专家样本数据集，并使用Matlab创建了双向长短时记忆网络模型。 在使用BiLSTM模型进行滑动窗方法时，窗口长度设置为13，即连续13天的日电量数据，以确保能够有效捕捉窃电行为的规律性。通过这种方式，可以对用户日电量的变化特征进行提取分析，智能识别出异常用电行为，从而针对性地进行反窃电排查。 模型的建立后，还需要对窃电嫌疑系数进行准确的输出，并通过实例分析来测试模型的有效性。实例分析中采用某城市低压用户的用电数据，通过数据处理和变换，得到新的评价指标来表征窃电行为的规律。这些评价指标是通过训练和验证过程得到的，对电网工作人员排查疑似窃电用户提供了有力支持。 由于窃电手段的隐蔽性和复杂性，反窃电系统需要不断的更新和优化，这就要求模型能够通过学习新的数据不断调整和改善。本文提到的优化方法包括使用贝叶斯优化算法对超参数进行优化，以提高模型的识别精度。 本文提出的技术可以有效识别电力系统的窃电行为，提高电网的运营效率和安全性。随着人工智能和机器学习技术的不断进步，未来的智能电网将会在反窃电领域发挥更加重要的作用。电网公司应当持续关注和应用这些先进的技术，以便更好地保护电力系统的利益，降低损失。同时，数据科技人员应当不断更新知识库，熟悉大数据分析、机器学习等技术的最新发展，并将其应用到实际问题的解决中，从而更好地服务于社会。