基于高维随机矩阵分析的窃电识别方法

发布时间：2018-07-10 06:49

  本文选题：窃电识别 + 高维随机矩阵　； 参考：《现代电力》2017年06期

【摘要】：窃电检查是用电检查的重点和难点。本文基于大数据理论,以电网运行采集参数为元素构建了高维随机矩阵,通过对矩阵的统计特性进行刻画,提出基于大数据分析的窃电识别方法,解决了传统窃电检查方法耗费人力大,时效性差,判断不精准的问题,从而实现了高效反窃电。文章以33节点电网运行模型为例,根据仿真采集到的电网随时间变化的电压电流等运行参数实现了对窃电发生判别、窃电发生时间确定、窃电地点的精确定位、窃电类型的判别。
[Abstract]:Electricity stealing inspection is the key and difficult point of electric inspection. Based on big data theory, this paper constructs a high-dimensional random matrix based on the data acquisition parameters of power grid operation. By characterizing the statistical characteristics of the matrix, a method for identifying electricity theft based on big data analysis is proposed. It solves the problem that the traditional method of detecting electricity stealing is labor-intensive, time-efficient and inaccurate in judging, so it realizes the high efficiency anti-electricity stealing. Taking the 33 node power network operation model as an example, according to the voltage and current parameters collected by simulation with time, this paper realizes the discrimination of electricity theft, the determination of the time of electricity theft, and the accurate location of the location of electricity theft. Discrimination of the type of electricity theft.
【作者单位】： 上海交通大学;大数据工程技术研究中心;
【基金】：国家863高技术基金项目(2015AA050204) 国家自然科学基金项目(51477100)
【分类号】：TM73

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本文编号：2112498