隨著智能電網(wǎng)的飛速發(fā)展和電能計量技術(shù)的不斷進步,電網(wǎng)用戶側(cè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出高復(fù)雜度、高冗余度的態(tài)勢,這也為智能電網(wǎng)某些用戶進行竊電行為提供了可乘之機。電網(wǎng)用戶竊電行為造成的損失不僅降低電網(wǎng)企業(yè)經(jīng)濟效益,甚至阻礙國民經(jīng)濟平穩(wěn)發(fā)展。用戶竊電手段呈現(xiàn)多樣化趨勢,傳統(tǒng)的竊電檢測方案無法實現(xiàn)多樣化數(shù)據(jù)下用戶用電特征的分析處理和高效竊電檢測需求。為了輔助電網(wǎng)公司提高用電稽查效率,管理用戶規(guī)范化用電,本文提出了結(jié)合用戶竊電行為特征分析,研究了基于K均值聚類（K-means Clustering Algorithm,K-means）與合成少數(shù)類過采樣技術(shù)（Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE）結(jié)合的過采樣方法,K-SMOTE。和基于粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）與隨機森林方法（Random FOREST,RF）結(jié)合的用戶側(cè)竊電行為檢測方法,P-RF算法。首先,對某配電網(wǎng)區(qū)域進行用戶的竊電行為分析,對用戶電壓、電流和功率因數(shù)等相關(guān)電氣參數(shù)時序特征進行分析總結(jié),通過提取竊電用戶用電特征確定竊電行為的特征,... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及方法
        1.2.1 竊電檢測研究的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 竊電檢測的主要方法
        1.2.3 不平衡數(shù)據(jù)處理研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容
第2章 用戶竊電行為危害及竊電特征分析
    2.1 竊電行為危害
    2.2 用戶竊電方法分析
        2.2.1 欠流法竊電
        2.2.2 欠壓法竊電
        2.2.3 移相法竊電
        2.2.4 高科技手法竊電
    2.3 竊電行為特征量分析
        2.3.1 電流特征
        2.3.2 電壓特征
        2.3.3 功率因數(shù)特征
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于改進SMOTE過采樣的不平衡數(shù)據(jù)處理方法
    3.1 不平衡數(shù)據(jù)對分類算法性能影響
        3.1.1 不平衡數(shù)據(jù)概述
        3.1.2 不平衡數(shù)據(jù)對分類算法影響
    3.2 SMOTE和 K-means算法簡介
        3.2.1 SMOTE
        3.2.2 K-means 聚類算法
    3.3 基于K-SMOTE的不平衡數(shù)據(jù)處理方法
    3.4 實例分析
        3.4.1 試驗數(shù)據(jù)集的選擇
        3.4.2 性能評價指標(biāo)
        3.4.3 結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于K-SMOTE的改進RF竊電檢測模型
    4.1 引言
    4.2 隨機森林和粒子群算法簡介
        4.2.1 隨機森林
        4.2.2 粒子群算法
    4.3 基于PSO優(yōu)化的RF算法
    4.4 實例分析
        4.4.1 最優(yōu)決策樹數(shù)量優(yōu)化求解
        4.4.2 決策樹的生成
        4.4.3 P-RF算法的縱向?qū)Ρ确治?br>        4.4.4 不同竊電檢測算法的橫向?qū)Ρ确治?br>    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]能源互聯(lián)網(wǎng)：趨勢與關(guān)鍵技術(shù)[J]. 應(yīng)雯棋.  國際融資. 2020(02)
[2]基于SPARK與隨機森林的短信詐騙用戶識別研究[J]. 楊杰超,許江淳,岳秋燕,曾德斌,陸萬榮.  計算機工程與科學(xué). 2019(06)
[3]基于稀疏鄰域的主動不平衡學(xué)習(xí)算法[J]. 古平,凌照.  現(xiàn)代計算機. 2019(16)
[4]智能防竊電控制計量箱的應(yīng)用分析[J]. 裴付中,郝斐,權(quán)光建,李廣虎,趙建軍.  集成電路應(yīng)用. 2019(06)
[5]基于SMOTERF算法處理客戶流失不平衡問題的研究[J]. 陳淑真,朱建平,尤添革,劉金福,林燕紅.  數(shù)學(xué)的實踐與認識. 2019(09)
[6]機器學(xué)習(xí)分類問題及算法研究綜述[J]. 楊劍鋒,喬佩蕊,李永梅,王寧.  統(tǒng)計與決策. 2019(06)
[7]竊電分析框架及常用竊電方法研究[J]. 李炳要,黃令忠,戴斌.  信息系統(tǒng)工程. 2019(03)
[8]不平衡數(shù)據(jù)分類方法綜述[J]. 李艷霞,柴毅,胡友強,尹宏鵬.  控制與決策. 2019(04)
[9]基于混合采樣的不平衡數(shù)據(jù)集算法研究[J]. 張明,胡曉輝,吳嘉昕.  計算機工程與應(yīng)用. 2019(17)
[10]防竊電電能計量裝置設(shè)計與研究[J]. 李大立.  電子世界. 2018(20)

碩士論文
[1]反竊電分析系統(tǒng)的研究與開發(fā)[D]. 史奇琪.華北電力大學(xué) 2017



本文編號：3195814