基于大數(shù)據(jù)的變結(jié)構(gòu)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反竊電技術(shù)研究

強(qiáng)浩 戴巧云 吳柯 杜健 殷新博 陳琛

摘要：隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們對(duì)電力的需求逐漸增大，用戶(hù)的竊電行為成為不容忽視的問(wèn)題?；诖髷?shù)據(jù)，開(kāi)展了變結(jié)構(gòu)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)竊電用戶(hù)識(shí)別技術(shù)的研究：首先，根據(jù)用戶(hù)所在線(xiàn)路參數(shù)、用戶(hù)用電參數(shù)等建立用戶(hù)用電評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;其次，基于不同線(xiàn)路用戶(hù)的實(shí)際采集數(shù)據(jù)構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)該用戶(hù)的用電評(píng)價(jià);最后，通過(guò)算例驗(yàn)證該方法能有效提高竊電疑似用戶(hù)的識(shí)別效率。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);變結(jié)構(gòu);防竊電

人們對(duì)電力的需求隨著時(shí)代與科技的進(jìn)步而逐漸增加，電力生產(chǎn)同樣也隨著市場(chǎng)對(duì)電力的需求而不斷發(fā)展。與此同時(shí)，用戶(hù)的竊電行為成為不容忽視的問(wèn)題，其每年都會(huì)導(dǎo)致電力生產(chǎn)部門(mén)蒙受巨大的經(jīng)濟(jì)損失。更為重要的是，竊電用戶(hù)往往會(huì)通過(guò)破壞電力設(shè)施來(lái)進(jìn)行竊電，在這種情況下，遭到破壞的電力設(shè)施除了直接造成電力生產(chǎn)部門(mén)的經(jīng)濟(jì)損失外，還很可能會(huì)由于電線(xiàn)外露等問(wèn)題而導(dǎo)致觸電事故以及電氣火災(zāi)事故等的發(fā)生，從而造成人員傷亡事故和其他重大災(zāi)害事故等。

目前，為了識(shí)別竊電用戶(hù)以便采取相關(guān)的措施，大多數(shù)電力生產(chǎn)部門(mén)采用的方法基本都是進(jìn)行線(xiàn)路、用戶(hù)用電數(shù)據(jù)的對(duì)比;然而，由于用戶(hù)的用電數(shù)據(jù)海量且種類(lèi)繁多，竊電手段也多樣，傳統(tǒng)比對(duì)方法不僅耗時(shí)耗力，且精準(zhǔn)度也不高，尤其對(duì)于一些先進(jìn)的竊電技術(shù)沒(méi)有很好的識(shí)別手段，因而要識(shí)別疑似竊電用戶(hù)是有很大難度的。[1-3]

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種成熟的非線(xiàn)性分析工具，可以對(duì)于大量的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)利用其自學(xué)習(xí)功能進(jìn)行在線(xiàn)訓(xùn)練，從而提高計(jì)算精度。[4]隨著技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越多地應(yīng)用于電力系統(tǒng)的各個(gè)方面，如：電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)、電力系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化、電力系統(tǒng)保護(hù)與控制、電力系統(tǒng)故障定位和故障診斷、電力變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)、小電流接地系統(tǒng)綜合智能選線(xiàn)等。[5-8]

本文主要通過(guò)構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行竊電疑似用戶(hù)的識(shí)別。首先，根據(jù)竊電方式、用戶(hù)信息采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)，建立用戶(hù)用電評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;其次，根據(jù)實(shí)際檢測(cè)線(xiàn)路及用戶(hù)的具體參數(shù)構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用來(lái)評(píng)價(jià)該用戶(hù)的用電狀態(tài);最后，用算例驗(yàn)證該方法識(shí)別竊電用戶(hù)的有效性。

1? ? 用戶(hù)用電評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

一旦有用戶(hù)實(shí)施竊電行為，該線(xiàn)路的線(xiàn)損將變得不正常，此外，線(xiàn)路上其他參數(shù)及用戶(hù)自身的用電參數(shù)也將有所變化。當(dāng)然，用戶(hù)用電參數(shù)的特征也和季節(jié)、所在臺(tái)區(qū)及用戶(hù)類(lèi)型等因素相關(guān);因此，建立用戶(hù)用電評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，主要利用用電信息采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，結(jié)合計(jì)量類(lèi)型（發(fā)電、電網(wǎng)、用電等）、季節(jié)（春秋、冬、夏）、日電量、月電量、最大線(xiàn)損值、所在臺(tái)區(qū)線(xiàn)損、三相不平衡率、功率因數(shù)以及用電類(lèi)型（大、中、?。┑?，提取特征量，為進(jìn)行用戶(hù)用電行為數(shù)據(jù)挖掘分析奠定基礎(chǔ)。

基于用電信息采集系統(tǒng)，確定了從月份、用戶(hù)能效等級(jí)、月用電量、用表類(lèi)型、所在臺(tái)區(qū)線(xiàn)損、三相電壓不平衡率、三相電流不平衡率、功率因數(shù)、單耗等九個(gè)方面對(duì)用戶(hù)用電狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)。用戶(hù)用電評(píng)價(jià)體系如圖1所示。

2? ? 變結(jié)構(gòu)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反竊電方法

將圖1中的九項(xiàng)指標(biāo)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入來(lái)進(jìn)行竊電用戶(hù)的識(shí)別，可以提高反竊電的工作效率和識(shí)別精度。但是，在實(shí)際電力線(xiàn)路中并不一定能獲得圖1中的各個(gè)參數(shù)，為此，本文提出了變結(jié)構(gòu)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)竊電用戶(hù)識(shí)別方法，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

虛線(xiàn)框內(nèi)為方法的主要步驟：首先，分析輸入的用戶(hù)數(shù)據(jù)，獲取評(píng)價(jià)指標(biāo)內(nèi)的相關(guān)參數(shù)，并根據(jù)實(shí)際可以獲得的評(píng)價(jià)指標(biāo)參數(shù)構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);然后，根據(jù)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行用電用戶(hù)的識(shí)別;最后，對(duì)于竊電疑似用戶(hù)下發(fā)核查工單進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)檢查。顯然，不同用戶(hù)的可獲取的評(píng)價(jià)指標(biāo)參數(shù)不盡相同，從而導(dǎo)致構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也具有不同的結(jié)構(gòu)。

本文構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為單輸出多輸入的三層網(wǎng)絡(luò)，如圖3所示。

5. 輸出結(jié)果處理：提取用戶(hù)的歷史數(shù)據(jù)中表征是否存在竊電行為的數(shù)據(jù)作為輸出數(shù)據(jù)，有三種可能的結(jié)果：0，1，2。0表示該用電用戶(hù)基本沒(méi)有竊電可能，竊電嫌疑系數(shù)幾乎為0;1表示該用戶(hù)用電信息非正常，存在竊電嫌疑，被列入觀(guān)察范圍之內(nèi);而2則表示該用戶(hù)的用電數(shù)據(jù)存在極大問(wèn)題，具有很大的竊電嫌疑，是重點(diǎn)觀(guān)察對(duì)象。

3? ? 算例驗(yàn)證

本文通過(guò)相關(guān)部門(mén)獲取了用戶(hù)用電相關(guān)數(shù)據(jù)，并用以驗(yàn)證所提出的基于大數(shù)據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反竊電技術(shù)研究。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入設(shè)定為所在臺(tái)區(qū)線(xiàn)損、三相不平衡率、功率因數(shù)和單耗四個(gè)指標(biāo)，具體數(shù)據(jù)如表1所示。

設(shè)置的BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率為0.1，設(shè)訓(xùn)練的目標(biāo)誤差為0.001，而設(shè)該模型的訓(xùn)練次數(shù)為1 000。表1中前15行數(shù)據(jù)作為樣本訓(xùn)練，后5行數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果如圖4和圖5所示。

從圖5仿真結(jié)果可以看出，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的防竊電檢測(cè)模型的分類(lèi)準(zhǔn)確率非常高，所以運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行防竊電具有很強(qiáng)的可行性。

4? ? ?結(jié)語(yǔ)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別竊電用戶(hù)相比于傳統(tǒng)的線(xiàn)路數(shù)據(jù)對(duì)比方法，具有高效快速的特點(diǎn)。本文從大量的數(shù)據(jù)中選取合適的參數(shù)構(gòu)建用戶(hù)用電評(píng)價(jià)體系;根據(jù)實(shí)際用戶(hù)可獲得的數(shù)據(jù)構(gòu)建變結(jié)構(gòu)的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)用戶(hù)用電等級(jí)的評(píng)價(jià);幫助電力公司識(shí)別竊電疑似用戶(hù)，避免電力生產(chǎn)部門(mén)蒙受巨大的經(jīng)濟(jì)損失。最終數(shù)值仿真結(jié)果證實(shí)，本文提出的方法是可行有效的。

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