文献类型：期刊文章

作　　者：简富俊[1,2] 曹敏[3] 王磊[3] 孙中伟[2] 张建伟[3] 王洪亮[4]

机构地区：[1]华北电力大学云南电网公司研究生工作站,昆明650217 [2]华北电力大学电气与电子工程学院,北京102206 [3]云南电力试验研究院(集团)有限公司电力研究院,昆明650217 [4]云南电网公司博士后工作站,昆明650217

出　　处：《电测与仪表》

年　　份：2014

卷　　号：51

期　　号：6

起止页码：64-69

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：高级测量体系的建设在传统电力系统中引入了许多新技术,对电力系统安全提出了新的考验。网络的开放性和安全性之间的矛盾加大,使得非法电力用户窃电的手段增多,如何有效检测窃电成为电网信息化的一个新问题。根据高级测量体系系统架构的特点,使用One-class SVM无监督机器学习架构对电力用户负荷异常进行检测,可以在小样本、样本分类不均衡环境下提高检测的准确性。使用对检测结果过滤的方法对检测结果进行分类处理,降低系统的虚警率。系统能提高用电稽查效率,降低电力系统的非技术性损失。最后对系统进行架构搭建实现,使用真实算例验证了算法的执行效率和检测效率。

关 键 词：高级测量体系  用电异常  机器学习  非技术性损失  

分 类 号：TM714.3]