一种基于负荷自适应的异常用电识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于负荷自适应的异常用电识别方法，包括：指定高线损供电台区范围，制定用户网络拓扑；提取指定台区用户历史用电数据和历史查验结果，结合网络拓扑，制作有标注的源域训练数据集；提取指定台区用户当前月份的用电数据，结合网络拓扑，制作无标注的目标域训练数据集；以负荷自适应算法，训练确定适应当月负荷特点的神经网络分类器参数；根据获得的神经网络参数，输入待识别用户用电数据及网络拓扑，计算出待识别用户异常用电嫌疑度；根据实际情况，针对高嫌疑度用户采取现场查验。本方案提升了不同负荷场景下的异常用电识别准确率，以及供电网络的安全性和稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统防异常用电，尤其涉及一种基于负荷自适应的异常用电识别方法。

技术介绍

1、异常用电活动已经演变成电网运营中的一宗棘手难题，它对国家的电力供应体系带来了不容忽视的经济负担，并对电力供应的稳定性和可靠性构成了切实的风险。由于技术手段的不断革新，非法异常用电的方法越来越高科技、隐蔽，导致检测这些行为的难度显著增加。尽管目前采用的异常用电检测手段能在一定程度上识别出异常用电模式，但它们仍旧受到误报率高等问题的困扰，这催生了对于更为高效、准确的异常用电检测技术的需求。

2、目前的异常用电侦测流程通常基于电力数据采集和营销系统所提供的信息，通过分析电力用户的用电行为，尤其是失压、失流等异常现象，来识别可能存在的异常用电情况，并对可疑的用电户加以标记。此后，相关部门会进行现场核实以确认异常用电行为。这一基于传统数据分析的方法不仅耗时耗力，而且在准确性上也面临诸多挑战。另外，这种方法通常采用固定的报警阈值，并未能充分挖掘和利用用电数据，尤其是在面对多变的负荷条件时，其识别效果更是不尽人意。

3、鉴于此，近些年来，人们开始转向应本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于负荷自适应的异常用电识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于负荷自适应的异常用电识别方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：按照预设的比例，将正常用电用户和异常用电用户数据组成有标注源域训练数据集；在组成的有标注源域训练数据集中，异常用电用户的异常用电嫌疑度标注为1，正常用户的异常用电嫌疑度标注为0。

3.根据权利要求2所述的一种基于负荷自适应的异常用电识别方法，其特征在于，所述源域训练数据集的域标注为0，所述目标域训练数据集的域标注为1。

4.根据权利要求1所述的一种基于负荷自适应的异常用电识别方法，其特征在...

【技术特征摘要】

1.一种基于负荷自适应的异常用电识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于负荷自适应的异常用电识别方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：按照预设的比例，将正常用电用户和异常用电用户数据组成有标注源域训练数据集；在组成的有标注源域训练数据集中，异常用电用户的异常用电嫌疑度标注为1，正常用户的异常用电嫌疑度标注为0。

3.根据权利要求2所述的一种基于负荷自适应的异常用电识别方法，其特征在于，所述源域训练数据集的域标注为0，所述目标域训练数据集的域标注为1。

4.根据权利要求1所述的一种基于负荷自适应的异常用电识别方法，其特征在于，所述步骤s4负荷自适应算法基于对抗学习，通过反转梯度实现对不同负荷特点数据的对齐，包括前向传播步骤和反向传播步骤，所述前向传播步骤具体包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：张可，李晶晶，贾珂，
申请(专利权)人：四川旌城电科科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：