基于递归小波神经网络的敏感台区反窃电监测方法

作者：李骁^*; 赵曦; 王兆军; 任大为; 刘丽君; 刘志美

来源：计算技术与自动化, 2021, 40(04): 156-160.

DOI：10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202104029

• 递归小波神经网络
• 敏感台区
• 反窃电监测
• 判别指标
• 数据归一化

当前敏感台区反窃电监测方法在面对连续监测状况时,监测数据中含有大量噪声数据和无用数据,导致对窃电行为的诊断依据不足,为解决该问题,提出基于递归小波神经网络的敏感台区反窃电监测方法。利用A/D采集电路和互感器采集用户用电数据,通过数据预处理剔除噪声数据和无用数据,同时使数据归一化。在此基础上,提取用电数据特征,并从电流、电压、功率因数、电量四个方面确定窃电行为判别指标,将数据与特征值输入至递归小波神经网络中,结合判别指标输出精准的窃电行为判别结果,实现敏感台区反窃电监测。实验结果表明,研究方法能够准确捕捉到功率因数的变化,窃电行为判别时间短,敏感台区反窃电监测效果更优。

• 单位
  国网山东省电力公司电力科学研究院