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公开(公告)号：CN118364416B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410797351.3
申请日：2024-06-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 南京邮电大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F17/16 , G06Q50/06 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了配电网台区信息物理双侧联合的窃电行为联合检测方法、装置及系统，包括将物理侧量测数据输入至物理侧量测数据监测模块，对配电台区物理侧的线损、线损率和电压电流异常状况进行监测，输出疑似存在窃电行为的可疑时间段；将信息侧传输数据输入至信息侧传输数据辨识模块，通过将配电台区所有用户上传的用电消耗序列输入至利用典型窃电行为发生时的用电消耗序列训练的用户侧数据窃电检测分类器中，得到疑似窃电行为发生时的可疑用户ID；对每个可疑时间段内的台区实际线损序列和可疑用户的用电消耗序列进行相关性分析，得到相关性分析结果为负的可疑用户ID。本发明解决了物理侧拓扑结构难以获取、信息侧窃电样本不平衡等问题。
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公开(公告)号：CN119226835B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411756029.2
申请日：2024-12-03
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/2321 , G06F18/213 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于电力系统自动化技术领域，公开了一种基于相关性分析的CNN‑DBSCAN高损台区间歇性窃电检测方法，通过多尺度CNN模型对所有待测用户的电力消耗数据与台区线损数据之间可能存在最大相关性分析结果的周期进行初步选取，得到所有待测用户最可能发生窃电行为的时间段后，通过与线损率数据实际上存在异常的时间段进行对比，得到时间距离加权下的皮尔逊相关性分析结果；通过DBSCAN聚类算法将所有用户的相关性分析结果进行聚类，将其中的离群点辨识为窃电用户。本发明所述方法能够对系统中窃电行为更加隐蔽、窃电特征更加微弱的间歇性窃电者进行有效的筛查，稳定快速的进行窃电检测，保证了电力系统的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN119226835A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411756029.2
申请日：2024-12-03
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/2321 , G06F18/213 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于电力系统自动化技术领域，公开了一种基于相关性分析的CNN‑DBSCAN高损台区间歇性窃电检测方法，通过多尺度CNN模型对所有待测用户的电力消耗数据与台区线损数据之间可能存在最大相关性分析结果的周期进行初步选取，得到所有待测用户最可能发生窃电行为的时间段后，通过与线损率数据实际上存在异常的时间段进行对比，得到时间距离加权下的皮尔逊相关性分析结果；通过DBSCAN聚类算法将所有用户的相关性分析结果进行聚类，将其中的离群点辨识为窃电用户。本发明所述方法能够对系统中窃电行为更加隐蔽、窃电特征更加微弱的间歇性窃电者进行有效的筛查，稳定快速的进行窃电检测，保证了电力系统的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN118364416A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410797351.3
申请日：2024-06-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 南京邮电大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F17/16 , G06Q50/06 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了配电网台区信息物理双侧联合的窃电行为联合检测方法、装置及系统，包括将物理侧量测数据输入至物理侧量测数据监测模块，对配电台区物理侧的线损、线损率和电压电流异常状况进行监测，输出疑似存在窃电行为的可疑时间段；将信息侧传输数据输入至信息侧传输数据辨识模块，通过将配电台区所有用户上传的用电消耗序列输入至利用典型窃电行为发生时的用电消耗序列训练的用户侧数据窃电检测分类器中，得到疑似窃电行为发生时的可疑用户ID；对每个可疑时间段内的台区实际线损序列和可疑用户的用电消耗序列进行相关性分析，得到相关性分析结果为负的可疑用户ID。本发明解决了物理侧拓扑结构难以获取、信息侧窃电样本不平衡等问题。
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