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    基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力竊電行為識(shí)別方法

    2024-12-10 00:00:00黃賓陽(yáng)鄢鴻婧葉大勇梁碩黃德宏
    關(guān)鍵詞:識(shí)別方法

    摘 要:當(dāng)前電力竊電行為識(shí)別機(jī)制的設(shè)定為內(nèi)容識(shí)別,誤識(shí)率較高,因此本文提出對(duì)基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力竊電行為識(shí)別方法的設(shè)計(jì)。根據(jù)當(dāng)前識(shí)別需求,先進(jìn)行用電負(fù)荷數(shù)據(jù)處理及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,采用自適應(yīng)的方式,提高識(shí)別效率,建立自適應(yīng)識(shí)別機(jī)制。以此為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)電力竊電行為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型,采用動(dòng)態(tài)訓(xùn)練與追蹤監(jiān)測(cè)實(shí)現(xiàn)竊電識(shí)別。測(cè)試結(jié)果表明,與傳統(tǒng)濾波電力竊電行為識(shí)別方法、傳統(tǒng)改進(jìn)孤立森林算法電力竊電行為識(shí)別方法相比,本次所設(shè)計(jì)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電力竊電行為識(shí)別方法得出的誤識(shí)率被控制在0.45%以下,這說(shuō)明結(jié)合前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),設(shè)計(jì)的電力竊電行為識(shí)別方法更高效,具備更高的識(shí)別精準(zhǔn)度。

    關(guān)鍵詞:前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);電力把控;竊電行為;竊電定位;識(shí)別方法;遠(yuǎn)程感應(yīng)

    中圖分類號(hào):TP 311" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    電力作為現(xiàn)代社會(huì)的重要能源,其供應(yīng)的穩(wěn)定與安全直接關(guān)系國(guó)計(jì)民生。然而,電力竊電行為的存在,不僅損害了電力企業(yè)的經(jīng)濟(jì)利益,而且也對(duì)電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。為解決該問(wèn)題,相關(guān)人員設(shè)計(jì)了對(duì)應(yīng)的竊電行為識(shí)別方法。張永敏等[1]提出了傳統(tǒng)濾波電力竊電行為識(shí)別方法,結(jié)合電力處理濾波的變化,第一時(shí)間對(duì)異常位置進(jìn)行標(biāo)定和識(shí)別,且在特定的背景下,可識(shí)別范圍也會(huì)逐漸擴(kuò)大,識(shí)別的效果顯著。錢旭盛等[2]提出的傳統(tǒng)改進(jìn)孤立森林算法電力竊電行為識(shí)別方法則是利用改進(jìn)算法對(duì)異常竊電情況進(jìn)行周期性計(jì)算,放大處理異常時(shí)段或者區(qū)段,獲取最終的識(shí)別結(jié)果。上述的識(shí)別方法雖然可以實(shí)現(xiàn)預(yù)期的反竊電目標(biāo),但是存在一定的缺陷,在復(fù)雜的背景條件下,導(dǎo)致最終得出的識(shí)別結(jié)果出現(xiàn)誤差。因此,提出對(duì)基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力竊電行為識(shí)別方法的設(shè)計(jì)與實(shí)踐分析。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要通過(guò)模擬人腦神經(jīng)元的連接和傳遞機(jī)制,學(xué)習(xí)并識(shí)別復(fù)雜的模式[3]。在電力竊電行為識(shí)別領(lǐng)域,前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過(guò)學(xué)習(xí)大量電力數(shù)據(jù),自動(dòng)提取竊電行為的特征,實(shí)現(xiàn)對(duì)竊電行為的快速、準(zhǔn)確識(shí)別。該方法不僅能夠提高識(shí)別效率、降低誤報(bào)率,而且還能實(shí)現(xiàn)對(duì)竊電行為的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警,為電力企業(yè)的管理和決策提供有力支持,輕松適應(yīng)不同場(chǎng)景和需求的電力竊電行為識(shí)別任務(wù),具有重要價(jià)值[4]。

    1 設(shè)計(jì)電力竊電行為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法

    1.1 用電負(fù)荷數(shù)據(jù)處理及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

    通常情況下,用電負(fù)荷數(shù)據(jù)包括大量的電壓、電流、功率等原始信息,這些數(shù)據(jù)往往存在噪聲、異常值和不一致性,需要對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理[5]。根據(jù)數(shù)據(jù)的實(shí)際狀態(tài),先清洗處理數(shù)據(jù),即去除重復(fù)、錯(cuò)誤或無(wú)效的數(shù)據(jù)。使用Trim函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)中的多余空格、重復(fù)空格進(jìn)行處理,如公式(1)所示。

    F(x)=TRIM(B1,Bn) (1)

    式中:F(x)為清除數(shù)據(jù);B1、Bn為處理字符。

    根據(jù)上述對(duì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)清洗,再進(jìn)行同批次數(shù)據(jù)異常值的檢測(cè),并計(jì)算異常值E,如公式(2)所示。

    結(jié)合當(dāng)前測(cè)定,將異常值設(shè)定為數(shù)據(jù)的處理標(biāo)準(zhǔn),整合之后確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性[6]。接下來(lái),提取數(shù)據(jù)特征。根據(jù)竊電行為的特點(diǎn),從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的指標(biāo),預(yù)設(shè)對(duì)應(yīng)的周期,針對(duì)各個(gè)周期數(shù)據(jù)信息的變化,測(cè)定數(shù)據(jù)的特征值P,如公式(3)所示。

    式中:D為竊電可感應(yīng)區(qū)域;A為關(guān)聯(lián)點(diǎn)位;A和ε分別為初始數(shù)據(jù)均值和竊電后數(shù)據(jù)均值。

    得出的特征值反映用戶用電行為的異常,并對(duì)其做出標(biāo)定[7]。通過(guò)結(jié)合異常值檢測(cè)和特征提取的結(jié)果,能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別電力竊電行為,為后續(xù)的追蹤監(jiān)測(cè)和應(yīng)對(duì)措施提供有力支持。

    其次,展開(kāi)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換。將處理后的數(shù)據(jù)調(diào)整到同一尺度上,消除不同特征之間的量綱差異,具體處理方式如圖1所示。

    圖1主要是對(duì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)與實(shí)踐分析,經(jīng)過(guò)處理和轉(zhuǎn)換的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)將作為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,通過(guò)模型的訓(xùn)練和學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)對(duì)竊電行為的準(zhǔn)確識(shí)別。

    1.2 建立自適應(yīng)識(shí)別機(jī)制

    自適應(yīng)識(shí)別機(jī)制的核心在于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和反饋。通過(guò)實(shí)時(shí)收集和分析用電數(shù)據(jù),機(jī)制能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常用電行為,并將這些信息反饋給模型。根據(jù)當(dāng)前電力竊電行為的實(shí)際情況,先設(shè)定自適應(yīng)的識(shí)別約束條件,具體如下所示。1)確保竊電行為識(shí)別的有效性。2)設(shè)定動(dòng)態(tài)化的竊電行為識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)。3)設(shè)計(jì)反向竊電識(shí)別條件。4)構(gòu)建自適應(yīng)+層級(jí)識(shí)別目標(biāo)。

    根據(jù)上述設(shè)計(jì)的自適應(yīng)識(shí)別約束條件,建立對(duì)應(yīng)的識(shí)別機(jī)制,根據(jù)識(shí)別范圍變化,考慮識(shí)別結(jié)構(gòu)的魯棒性和穩(wěn)定性,對(duì)預(yù)設(shè)的識(shí)別目標(biāo)進(jìn)行排序,按照竊電行為捕捉的數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的識(shí)別機(jī)制流程,如圖2所示。

    圖2主要是對(duì)自適應(yīng)識(shí)別機(jī)制的設(shè)計(jì)。綜合上述的識(shí)別結(jié)構(gòu),構(gòu)建對(duì)應(yīng)的識(shí)別機(jī)制,具體如下。1)第一階段—基礎(chǔ)識(shí)別。這部分與竊電捕捉和數(shù)據(jù)采集相關(guān)聯(lián)。記錄用戶的用電行為,對(duì)大量用電數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別和異常檢測(cè),識(shí)別竊電行為的規(guī)律和特征,對(duì)竊電行為進(jìn)行快速定位和識(shí)別。2)第二階段—自適應(yīng)核驗(yàn)識(shí)別。針對(duì)采集的數(shù)據(jù)和信息,對(duì)竊電的線路進(jìn)行基礎(chǔ)性標(biāo)定,核驗(yàn)勘察計(jì)量設(shè)備和電線設(shè)備,進(jìn)一步判竊電行為并細(xì)化分析。3)第三階段—深層約束識(shí)別。對(duì)用戶日常進(jìn)行行為分析,建立對(duì)應(yīng)的約束識(shí)別條件,在不同的環(huán)境下,將捕捉的竊電行為劃分為多個(gè)層級(jí),實(shí)現(xiàn)竊電識(shí)別的深層次驗(yàn)證。

    結(jié)合以上設(shè)置的竊電行為識(shí)別機(jī)制,當(dāng)面對(duì)復(fù)雜多變的竊電行為時(shí),可以有效應(yīng)對(duì)各種異常情況,輸出實(shí)時(shí)識(shí)別數(shù)據(jù)和信息,以待后續(xù)使用。

    1.3 設(shè)計(jì)電力竊電行為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型

    當(dāng)設(shè)計(jì)模型時(shí),需要確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和每層的神經(jīng)元數(shù)量。通常要根據(jù)問(wèn)題的復(fù)雜性和數(shù)據(jù)的規(guī)模來(lái)設(shè)定。較深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可能具有更強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,但也可能導(dǎo)致過(guò)擬合。因此,設(shè)計(jì)模型時(shí)需要在學(xué)習(xí)能力和泛化能力之間找到平衡。首先,設(shè)定應(yīng)用數(shù)值,見(jiàn)表1。

    表1主要是對(duì)建模輔助指標(biāo)與數(shù)值的設(shè)定。在此基礎(chǔ)上,考慮提取特征的變化,對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和轉(zhuǎn)換來(lái)實(shí)現(xiàn),利用特征進(jìn)行引導(dǎo),對(duì)竊電行為進(jìn)行多維識(shí)別,結(jié)合前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),設(shè)計(jì)模型的處理原理,如圖3所示。

    圖3主要是對(duì)電力竊電行為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型原理進(jìn)行設(shè)計(jì)與實(shí)踐分析。在此基礎(chǔ)上,通過(guò)測(cè)定各個(gè)周期電量波動(dòng)、負(fù)荷曲線變化等特征來(lái)進(jìn)一步反映用戶的用電行為。結(jié)合前饋推進(jìn)的原理,按照預(yù)設(shè)的內(nèi)容分層排列所設(shè)定的識(shí)別目標(biāo),形成前饋神經(jīng)識(shí)別結(jié)構(gòu)。過(guò)程中通過(guò)接收前一層的輸出并將其輸出給下一層的形式對(duì)識(shí)別目標(biāo)進(jìn)行處理,各層之間不存在識(shí)別反饋。接下來(lái),選擇合適的優(yōu)化算法構(gòu)建模型,得到竊電行為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別輸出結(jié)果C,如公式(4)所示。

    C=πI?ξ?(I-1)PI-1+aI (4)

    式中:πI為單元識(shí)別區(qū)域的前饋信息;I為凈輸入值;ξ為活性值;PI-1為前一層輸入竊電識(shí)別值;aI為竊電識(shí)別偏置值。

    結(jié)合當(dāng)前測(cè)定,對(duì)最終得出的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行對(duì)比研究。同時(shí),為了防止過(guò)擬合,采用正則化技術(shù)進(jìn)行模型的訓(xùn)練優(yōu)化,不斷增強(qiáng)模型的泛化能力。

    1.4 動(dòng)態(tài)訓(xùn)練與追蹤監(jiān)測(cè)實(shí)現(xiàn)竊電識(shí)別

    動(dòng)態(tài)訓(xùn)練是指模型能夠根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的變化進(jìn)行持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化。由于竊電手段和技術(shù)不斷更新,電力數(shù)據(jù)也會(huì)隨之發(fā)生變化。建立動(dòng)態(tài)化的訓(xùn)練模式,促使模型不斷適應(yīng)新的數(shù)據(jù)分布和竊電模式,提高識(shí)別準(zhǔn)確率。而追蹤監(jiān)測(cè)則是實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析電力數(shù)據(jù),在持續(xù)性的監(jiān)測(cè)過(guò)程中,平臺(tái)和設(shè)備能夠精準(zhǔn)地鎖定并追蹤潛在的竊電行力。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用電負(fù)荷、電量變化等關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行瞬時(shí)標(biāo)定,幫助管理人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常用電模式,同時(shí)觸發(fā)預(yù)警機(jī)制,最終結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行綜合分析和判斷,以確保識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性。但是需要注意的是,當(dāng)前在持續(xù)追蹤的同時(shí),需要關(guān)聯(lián)一個(gè)完整的數(shù)據(jù)處理和分析系統(tǒng)。將其輸入前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別,生成可視化的識(shí)別報(bào)告,以便用戶能夠直觀地了解竊電情況并采取相應(yīng)措施。

    2 方法測(cè)試

    首先,結(jié)合前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)電力竊電行為識(shí)別方法實(shí)際應(yīng)用效果進(jìn)行分析與驗(yàn)證研究,考慮最終測(cè)試結(jié)果的真實(shí)與可靠,選定對(duì)比的方式展開(kāi)分析,以Q電力供應(yīng)區(qū)域作為測(cè)試的目標(biāo)對(duì)象,設(shè)定傳統(tǒng)濾波電力竊電行為識(shí)別方法、傳統(tǒng)改進(jìn)孤立森林算法電力竊電行為識(shí)別方法以及此次所設(shè)計(jì)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電力竊電行為識(shí)別方法。其次,通過(guò)平臺(tái)采集基礎(chǔ)應(yīng)用數(shù)據(jù)和信息,匯總后待后續(xù)使用。最后,進(jìn)行初始測(cè)試環(huán)境的設(shè)定。

    2.1 測(cè)試基礎(chǔ)部署與準(zhǔn)備

    結(jié)合前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),設(shè)定與搭建Q電力供應(yīng)區(qū)域電力竊電行為識(shí)別方法測(cè)試環(huán)境。采用MATLAB平臺(tái)作為測(cè)試的基礎(chǔ)支撐桿背景,采集居民用戶數(shù)據(jù)作為分析資料,將測(cè)試識(shí)別的區(qū)域劃分為4個(gè),每一個(gè)區(qū)域設(shè)置對(duì)應(yīng)的監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)之間互相搭接,形成具體的識(shí)別結(jié)構(gòu)。設(shè)置迭代次數(shù)為120,交叉概率為0.8,變異概率0.04。預(yù)設(shè)測(cè)試指標(biāo)參數(shù),見(jiàn)表2。

    表2主要是對(duì)Q電力供應(yīng)區(qū)域電力竊電行為識(shí)別參數(shù)的設(shè)定。在此基礎(chǔ)上,在測(cè)試的范圍內(nèi)標(biāo)定感應(yīng)裝置,作為硬件的識(shí)別支撐,實(shí)現(xiàn)對(duì)測(cè)試環(huán)境的搭建。

    2.2 測(cè)試過(guò)程與結(jié)果實(shí)踐驗(yàn)證

    完成上述測(cè)試環(huán)境的搭建后,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,以提升數(shù)據(jù)質(zhì)量,進(jìn)而強(qiáng)化后續(xù)測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確性。利用公式(1)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和一致性,為后續(xù)分析提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。根據(jù)公式(2)精確計(jì)算異常值,以識(shí)別顯著偏離正常模式的數(shù)據(jù)點(diǎn),這些異??赡茉从诟`電或其他因素。為準(zhǔn)確識(shí)別竊電行為,應(yīng)用公式(3)提取與竊電行為高度相關(guān)的特征值,以有效反映用戶用電行為的異常,作為判定竊電的重要依據(jù)。建立自適應(yīng)識(shí)別機(jī)制,通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用電數(shù)據(jù),設(shè)定識(shí)別約束條件,分階段實(shí)施基礎(chǔ)識(shí)別、自適應(yīng)核驗(yàn)識(shí)別和深層約束識(shí)別,以有效應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的竊電行為。

    利用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)電力竊電行為識(shí)別方法進(jìn)行測(cè)試分析。首先,在當(dāng)前測(cè)試程序中導(dǎo)入4組輔助測(cè)試的識(shí)別干擾指令,內(nèi)容各不相同,因此,對(duì)應(yīng)的識(shí)別干擾難度也存在差異,這樣的形式可以保證識(shí)別結(jié)果的精準(zhǔn)度。隨后,在程序中對(duì)預(yù)設(shè)的20起竊電行為進(jìn)行模擬執(zhí)行,通過(guò)公式(4)計(jì)算竊電行為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別輸出結(jié)果,并在存在干擾的情況下,第一時(shí)間標(biāo)定竊電位置,同時(shí)鎖定對(duì)應(yīng)的竊電行為類型,計(jì)算誤識(shí)率,如公式(5)所示。

    式中:K為誤識(shí)率;Q為識(shí)別范圍;Z為定向標(biāo)定區(qū)域;v為重疊誤時(shí)率;E為異常值。

    結(jié)合上述測(cè)定,對(duì)最終得出的結(jié)果進(jìn)行分析,見(jiàn)表3。

    由表3可知,與傳統(tǒng)濾波電力竊電行為識(shí)別方法、傳統(tǒng)改進(jìn)孤立森林算法電力竊電行為識(shí)別方法相比,本次所設(shè)計(jì)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電力竊電行為識(shí)別方法得出的誤識(shí)率被控制在0.45%以下,這說(shuō)明結(jié)合前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的電力竊電行為識(shí)別方法更高效、更具體,識(shí)別精準(zhǔn)度可以把控。

    3 結(jié)語(yǔ)

    綜上所述,在基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力竊電行為識(shí)別方法的輔助與支持下,所設(shè)計(jì)的竊電行為識(shí)別方法不僅能夠顯著提升電力竊電行為的識(shí)別準(zhǔn)確率,而且還能大幅減少人工巡檢的工作量和成本,為電力企業(yè)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供了有力保障。與此同時(shí),前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以深度優(yōu)化電網(wǎng)異常情況的捕捉速度和效率,通過(guò)不斷優(yōu)化的算法模型來(lái)提升識(shí)別性能和效率,從而更好地滿足電力行業(yè)的實(shí)際需求。

    參考文獻(xiàn)

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