AMI环境下基于深度学习的异常用电监测方法

作     者：沈嘉怡 SHEN Jiayi

作者机构：国网上海市电力公司上海200122 

基　　金：青年科学基金项目:直流微电网协调控制及其稳定性研究 编号51307140 

出 版 物：《自动化与仪器仪表》 (Automation & Instrumentation)

年 卷 期：2022年第5期

页      码：112-116页

摘      要：为解决现有异常用电监测方法,在AMI环境下存在的监测性能低的问题,提出基于深度学习的异常用电监测方法。根据用户异常用电机理,构建相应的异常用电模型。在该模型下,设置不同异常用电类型的用电负荷序列标准特征。在AMI环境下,利用智能电表设备采集用电计量数据,利用深度学习算法求解用电异常监测指标。通过计算异常监测指标与设置标准特征之间的关系,得出异常用电监测结果。通过性能测试实验得出结论:设计监测方法的最高准确率为95.5%,且监测面积不小于研究区域面积的90%,即设计方法在监测精度和范围两个方面均满足应用要求。

主 题 词：AMI环境 深度学习 异常用电 用电监测 

学科分类：080802[080802] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 081102[081102] 

D　O　I：10.14016/j.cnki.1001-9227.2022.05.112

馆 藏 号：203112090...