一种基于集成ELM的配电网窃电嫌疑用户智能识别方法

    公开(公告)号:CN106650797A

    公开(公告)日:2017-05-10

    申请号:CN201611116284.6

    申请日:2016-12-07

    IPC分类号: G06K9/62 G06Q50/06

    摘要: 本发明涉及一种基于集成ELM的配电网窃电嫌疑用户智能识别方法,包括以下步骤:首先获取学习数据和预测数据并进行数据清洗;然后构建窃电评价指标体系:告警特征、电量特征及负荷特征,形成学习样本和预测样本;将学习样本划分为训练集和测试集,利用所述的训练集学习集成ELM窃电嫌疑用户识别模型,并基于所述的测试集评估模型效果;最后将预测样本作为所述的集成ELM窃电嫌疑用户识别模型输入量,输出每一用户的窃电嫌疑系数,锁定窃电嫌疑用户。本发明集合了ELM较快的学习速度与集成学习的高精度性,从窃电告警、电量、负荷多个维度分析用户窃电嫌疑,能实现窃电行为的快速有效识别,将反窃电管理模式提升至“事前预防、事中控制”的管理水平。

    基于集抄电能量数据实施反窃电监测的方法及系统

    公开(公告)号:CN114460343A

    公开(公告)日:2022-05-10

    申请号:CN202210126483.4

    申请日:2022-02-10

    IPC分类号: G01R11/24

    摘要: 本发明提供了一种基于集抄电能量数据实施反窃电监测的方法及系统,属于防窃电技术领域。包括利用带有宽带载波技术的集抄硬件设备采集用电数据,再利用移动设备的安全连接方式提取用电数据,从用电数据中分析出可能存在异常的用电区间,并在这些用电区间内分别计算出台区和各电能表的用电情况,最终将计算出的各电能表用电情况与台区用电情况进行匹配,从而锁定到疑似窃电用户。本发明通过采用宽带载波技术的集抄硬件设备可以实现对台区用户用电数据的高频次采集,从而获得大量的用电数据,使得最终的窃电分析更加准,解决了基于现有计量系统的反窃电方法无法准确分析窃电用户的问题。

    一种基于集成ELM的配电网窃电嫌疑用户智能识别方法

    公开(公告)号:CN106650797B

    公开(公告)日:2020-12-04

    申请号:CN201611116284.6

    申请日:2016-12-07

    IPC分类号: G06K9/62 G06Q50/06

    摘要: 本发明涉及一种基于集成ELM的配电网窃电嫌疑用户智能识别方法,包括以下步骤:首先获取学习数据和预测数据并进行数据清洗;然后构建窃电评价指标体系:告警特征、电量特征及负荷特征,形成学习样本和预测样本;将学习样本划分为训练集和测试集,利用所述的训练集学习集成ELM窃电嫌疑用户识别模型,并基于所述的测试集评估模型效果;最后将预测样本作为所述的集成ELM窃电嫌疑用户识别模型输入量,输出每一用户的窃电嫌疑系数,锁定窃电嫌疑用户。本发明集合了ELM较快的学习速度与集成学习的高精度性,从窃电告警、电量、负荷多个维度分析用户窃电嫌疑,能实现窃电行为的快速有效识别,将反窃电管理模式提升至“事前预防、事中控制”的管理水平。