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摘要：为解决当前配电台区窃电检测领域普遍面临的窃电信息识别率低、检测精度不足等问题，引入DBN深度学习，开展低压配电台区高精度反窃电检测研究。充分利用边缘计算智能终端的强大能力，实现对低压配电台区实时窃电数据的快速采集与初步处理。通过精心设计的自适应加权融合算法，有效整合了来自不同电能计量设备的多维度数据，极大地丰富了窃电行为分析的数据基础。在数据处理与分析阶段，DBN深度学习模型凭借其强大的特征提取与非线性映射能力，对融合后的窃电信息进行了深度挖掘与智能识别，显著提升了窃电行为的识别精度与效率。实验结果表明，相较于传统检测方法，所提检测方法显著提高了检测精度，实现了对复杂窃电行为的精准识别与及时响应，为电力系统的安全稳定运行提供了强有力的技术支撑。
关键词：DBN深度学习；配电台区；反窃电；高精度；低压
0引言
窃电行为作为长期困扰电力行业的难题，不仅严重扰乱了电力市场秩序，还造成了巨大的经济损失。随着智能电网的快速发展，如何高效、精准地检测窃电行为，成为保障电力系统健康运行的重要课题。传统的反窃电手段主要依赖于人工巡检和简单的计量设备监测，不仅效率低下，且难以应对日益复杂和隐蔽的窃电手段，导致反窃电工作成效有限。近年来，大数据技术和深度学习算法的兴起为反窃电检测提供了新的思路和方法。陆方洲等[1]提出了一种基于大数据架构的BP神经网络用户用电评价与反窃电技术，该方法通过大数据分析用户的用电行为，并利用BP神经网络进行模式识别，从而实现对窃电行为的初步检测。但BP神经网络在处理非线性复杂问题时容易陷入局部最优解，导致检测精度和稳定性受限。廖银玲等[2]提出的基于深度学习的智能电网窃电检测混合模型，则进一步探索了深度学习在反窃电检测中的应用潜力。但其模型结构和参数设置对检测效果影响显著，且在实际应用中仍面临数据噪声、异常值等问题，可能影响最终的检测精度和鲁棒性。鉴于上述两种方法的优势和不足，本文提出一种基于DBN深度学习的低压配电台区高精度反窃电检测方法，充分利用DBN在特征提取、非线性映射及模式识别方面的优势，结合边缘计算智能终端的实时数据采集能力，实现对低压配电台区窃电行为的精准识别与高效检测，旨在为电力行业的反窃电工作提供有力的技术支持，促进电力市场的健康发展。
1低压配电台区窃电数据获取
使用智能电表、无功补偿装置、传感器等设备，通过电力线通信（PLC）、短距无线通信、红外通信、射频等通信方式接入物联网平台。利用边缘计算智能终端（如TTU）作为网关，实现数据的实时采集和预处理。采用MQTT等轻量级通信协议，确保数据的可靠传输和实时性。智能终端将采集到的数据通过MQTT协议上传至物联网平台，实现数据的集中管理[3]。在某些情况下，可能需要通过电能表的转速来判断是否存在窃电行为。假设电能表运转n圈所需的理论时间为t，则可以通过下述公式计算得出t值：
式中：K为电能表常数；P为实际功率。
通过实际测量电能表转动n圈所需的时间t′，并与理论时间t进行比较，可以判断电能表的转速是否正常。在上述需求基础上，在深入探讨融合SP-DPP（智能平台-数据处理与保护）云平台的构建时，构建一个高度集成且功能丰富的模块，旨在为低压配电台区的管理与监控带来前所未有的便捷性与高效性[4]。该平台不仅深度融合了最前沿的信息技术（IT）成果，还广泛兼容了多种关键IT相关功能，如数据采集、存储、分析、安全加密以及可视化展示等，形成了一个全方位、多层次的解决方案。图1所示为SP-DPP架构。
用户通过登录界面，能够轻松实现一键访问SP-DPP云平台。这个登录界面不仅简洁直观，还融入了高级的身份验证机制，确保只有授权用户才能访问敏感数据，有效保障数据安全性与隐私性[5]。一旦成功登录，用户便能立即沉浸在一个功能强大的工作环境中，所有与低压配电台区窃电监测相关的数据都触手可及。
在SP-DPP云平台上，优化数据获取流程，使得对低压配电台区窃电相关数据的收集变得高效与精准[6]。平台集成了智能电表、传感器、视频监控等多种数据源，通过实时数据采集技术，将各类信息汇总至云端数据中心。利用大数据分析与机器学习算法，平台能够自动筛选出异常用电模式，迅速定位潜在的窃电行为，并生成详尽的报告供管理人员参考[7]。通过构建开放的数据接口和标准化的数据格式，平台能够轻松融入现有的IT架构中，为企业带来更加全面的数据洞察与业务优化能力。
2低压配电台区电能计量设备数据融合
鉴于电能计量中窃电数据的来源广泛，散布于多个独立运行的传感器设备之上，这些设备间分布较为分散，直接导致了数据管理的复杂性与挑战[8]。为了更有效地整合这些来自不同部门的数据信息，提升数据管理的集中性和效率，采用先进的自适应加权融合算法策略[9]。
在底层设置大量传感器，假设第i个传感器输出的数据方差为σi，利用自适应加权融合算法对接收到的多个数据信息进行融合。融合后的结果为：
式中：X为融合后的结果；Wi为加权算子；Xi为数据输出。
其中，
的取值为1，式（2）中，存在0<W<1的情况，可进一步利用式（3）计算得出总方差：
式中：δ为总方差；E为方差；为均值。
为了进一步提高数据融合的精度，减少甚至避免输出数据误差，对上述公式进行方差计算，得到：
式中：X1和X2表示两个不同的数据样本。
通过上述公式运算，输出最优的数据融合结果。此算法的核心优势在于其能够根据各传感器数据的特性与质量，动态地调整各自的权重，实现数据的智能融合。通过这一过程，不仅确保了数据的完整性和准确性，还显著增强了数据处理的灵活性和适应性[10]。具体而言，算法会自动分析每个传感器的数据贡献度，如数据的稳定性、实时性以及与整体数据集的关联性，从而为其分配最合适的权重，最终生成一个综合、统一的数据视图[11]。
采用自适应加权融合算法后，能够更加便捷地管理和分析电能计量中的窃电数据，为后续的监测、预警及决策支持提供坚实的数据基础。这一创新技术的应用，无疑是对传统数据管理方法的一次重要升级，推动了电力监控领域的智能化进程[12]。
3基于DBN深度学习的窃电信息处理与窃电行为识别
DBN是一种由多层受限玻尔兹曼机（RBMs）堆叠构建的高级神经网络架构。在处理防窃电信息这类高维数据时，DBN展现出了卓越的数据降维能力。具体而言，它通过双层或更多层的RBM结构，有效地将输入的高维数据特征映射到较低维度的空间，这一过程不仅减少了数据的冗余，还使得数据在保持关键信息的同时变得更加易于识别和处理[13]。利用BP算法对网络的参数进行微调。这一步骤进一步简化了已降维数据的复杂度，显著降低了BP神经网络在处理这些数据时的计算负担，从而大幅提升了整体的数据处理效率和准确性。
在DBN的训练过程中，采用了逐层贪婪训练算法，这是一种高效且实用的策略[14]。该算法首先独立地训练每一层的RBM，然后逐步堆叠起来形成完整的DBN结构。对于给定的输入矢量x，DBN通过一系列的隐层（表示为hc，其中c代表隐层的数量）进行信息的逐层传递和变换，最终输出处理后的数据。这种逐层处理的方式使得DBN能够捕捉数据中的复杂结构，并在降维的同时保留重要的特征信息[15]。
在构建DBN的过程中，CD-1（Contrastive Diver⁃gence-1）算法被用于有效地训练每一层的RBM。这一过程不仅确保了数据特征在不同层次间的有效映射，还允许捕获并保存多个窃电数据特征信息。输入窃电数据样本x被映射到第一层RBM的可视层上。随着训练的进行，第一层RBM的参数集{W 1,α1}（其中W 1代表权重，α1代表偏置）被不断优化，以更好地捕捉窃电数据的特征矢量。以此类推，在最后一层RBM上利用下述逻辑函数计算每个元素：
式中：sign(hlj)为DBN深度学习输出结果；hlj为隐层参数；tlj为构成的新矢量。
为了简化电能计量窃电数据的识别流程，在构建训练集时，通常会嵌入用户可识别的标签信息。这样的设计允许在第一层RBM的训练过程中，不仅训练线性神经元以捕捉数据特征，还同时利用带有分类标签的神经元进行联合学习。这一策略促进了RBM层在处理数据特征与分类任务上的协同作用。最终得到hl+1层的参数{Wl+1,αl+1}，最终训练结果为：
利用训练得到的结果对接收到的窃电融合数据进行全局搜索，找出窃电行为，实现反窃电检测。
4反窃电检测精度对比
选择具有良好吞吐量的云平台作为实验平台，在该平台提供的实验环境中完成此次反窃电检测精度对比实验。平台核心云服务器集群采用Intel Xeon E3-1220 v5处理器，该处理器以3.0 GHz的时钟频率运行，配备四核计算能力，确保了强大的处理性能。内存方面，每台服务器搭载了8 GB DDR4高速内存，为数据处理任务提供了充足的缓存空间。工作机节点采用高性能的Intel Xeon E5系列处理器，运行在3.0 GHz的高频下，确保了在分布式计算环境中能够高效地并行处理任务。每节点配备8 GB内存，与云服务器保持一致，便于资源管理和任务调度。此外，每个节点还配置了1 TB的硬盘空间，以满足数据处理过程中可能产生的临时数据存储需求。
在完成对实验平台建立后，为验证本文检测方法的检测精度，将该方法设置为实验组，将基于大数据架构的反窃电检测方法设置为对照A组，将基于深度学习的反窃电检测方法设置为对照B组，利用3组检测方法对某低压配电台区进行反窃电检测。将窃电信息识别率作为反窃电检测精度的评价指标，其计算公式为：
式中：ηq为窃电信息识别率；U为总样本数量；u为识别数据量。
设置不同数据量条件下的5组实验，记录每组3种检测方法的窃电信息识别率，如表1所示。从表中数据可以看出，实验组值始终最高，且随着数据量的增加，其他两组方法的值呈现出明显的递减趋势，而实验组并没有受到这一因素的影响，始终保持良好的检测精度。因此，通过上述得出的实验结果可以证明，实验组检测方法的检测精度最高。
5结束语
本文提出的基于DBN深度学习的低压配电台区高精度反窃电检测方法，在充分吸收现有研究成果的基础上，通过模型结构优化与参数调整，实现了对窃电行为的精准定位与高效识别。实验结果表明，该方法在复杂数据处理及数据噪声抑制方面展现出卓越性能，显著提升了反窃电检测的精度，增强了系统的稳定性，为供电企业应对窃电挑战提供了强有力的技术支持和解决方案。所提的基于DBN深度学习的反窃电检测方法将深度学习技术应用于反窃电检测领域，通过DBN的强大数据处理能力，克服了传统方法在处理复杂场景时的局限性，为电力行业反窃电技术的创新与发展注入了新的活力。这一研究成果丰富了反窃电技术的理论体系，为实际应用提供了切实可行的路径，对于保障电力供应安全、维护市场秩序具有深远意义。
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人参与 2025-06-12 11:03:17 分类 : 理学 点这评论 作者：团论文网 来源：https://www.tuanlunwen.com/
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