【摘 要】
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由于分布式光伏窃电的强隐蔽性和稽查资源的有限性,导致电力部门掌握的窃电样本数量不足,限制了窃电检测的精度.为此,提出了一种基于非线性独立成分估计(NICE)的分布式光伏窃电数据增强方法.首先,利用多个可逆函数将窃电样本映射成服从高斯分布的隐变量,并通过逆变换将其反向重构成新的窃电样本.然后,提出了3种典型的光伏窃电模型,并针对窃电样本的数据特征构建了卷积神经网络作为分类器.最后,通过仿真算例和实际算例验证了所提方法的有效性和适应性.仿真结果表明,NICE能够同时兼顾样本的形状和分布特征,生成的窃电样本能够
【机 构】
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中国电力科学研究院有限公司,北京市 100192;奥尔堡大学能源技术系,奥尔堡 9220,丹麦;中国农业大学信息与电气工程学院,北京市 100083
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由于分布式光伏窃电的强隐蔽性和稽查资源的有限性,导致电力部门掌握的窃电样本数量不足,限制了窃电检测的精度.为此,提出了一种基于非线性独立成分估计(NICE)的分布式光伏窃电数据增强方法.首先,利用多个可逆函数将窃电样本映射成服从高斯分布的隐变量,并通过逆变换将其反向重构成新的窃电样本.然后,提出了3种典型的光伏窃电模型,并针对窃电样本的数据特征构建了卷积神经网络作为分类器.最后,通过仿真算例和实际算例验证了所提方法的有效性和适应性.仿真结果表明,NICE能够同时兼顾样本的形状和分布特征,生成的窃电样本能够显著提升不同分类器的性能.
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随着智能电网的高速发展,窃电方式呈现多样化,窃电数据也具有难以标注且样本类不平衡的特征.针对窃电数据无标签且类不平衡的窃电检测问题,提出一种基于Bagging二次加权集成的孤立森林窃电检测算法.首先,通过分析居民和商业用户存在的窃电模式,基于孤立类间相似度最低准则,对各类窃电模式的孤立特征顺序进行优选并训练对应的孤立森林模型;其次,使用加权投票法获得二次集成孤立森林模型,实现了窃电模式不平衡分布条件下的窃电检测.对7种常用学习算法和Bagging异质集成学习算法进行了比较,仿真实验结果表明所提算法的孤立特
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