面向智能电网非法用电行为检测的数据可视化计算

发布时间：2017-10-07 23:38

  本文关键词：面向智能电网非法用电行为检测的数据可视化计算

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【摘要】：本文着力解决智能电网中的非法用电行为检测问题,其中非法用电行为是指电网终端用户通过非法手段窃取电力资源。现有解决方案或为物理改装电力设备,或为机器学习分类方法,但电网拓扑结构复杂,数据量大,窃电手段多种多样,现有检测手段电网覆盖率低,且响应速度慢,周期长,检测精度低,不到60%。针对上述问题,本文在构建电网数据分布式存储的基础上,引数据可视化方法实现电力数据可视化,将人的创新及数据分析特性重新引入非法用电的行为检测过程中来;同时针对上述问题进行更为抽象的数学建模,设计运行分布式粗粒度检测算法,对可疑用户进行社区层级的筛查,发出预警信息,以图表等可视化形式供运维人员查阅,由其进行更进一步的数据分析,最终判定非法用电行为。从上述思路构想出发,本文核心研究工作包括：1)基于线性方程组求解设计实现新型分布式检测算法,构建快速响应预警系统；2)基于开源分布式数据存储技术,搭建支撑智能电网海量数据存储和访问控制的电力大数据存储平台；3)借助可视化技术构建可供-线运维人员接入的可视化电网全局数据监控分析平台。最后本文借助Mosaik仿真框架设计模拟了现实中的若干非法用电场景,实验结果表明：1)本解决方案天然实现了电网的全局覆盖；2)在一万多户家庭构成的复杂电网中,检测系统依然能在半天时间内给出反馈；3)预警检测非法用户的精度在万名住户的量级仍能维持在70%以上。本文构建的可视化检测系统在电网覆盖率、响应速度以及检测精度等多方面都有显著提升。
【关键词】：智能电网 非法用电 分布式算法 数据可视化 线性方程组
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM76
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-13
• 主要符号对照表13-14
• 第一章 绪论14-24
• 1.1 引言14
• 1.2 课题研究背景14-16
• 1.2.1 智能电网14-15
• 1.2.2 非法用电行为15-16
• 1.3 国内外研究现状16-20
• 1.3.1 传统电网解决方案17-19
• 1.3.2 智能电网解决方案19-20
• 1.4 研究目标和关键技术20-21
• 1.5 论文组织结构21
• 1.6 本章小结21-24
• 第二章 相关背景技术24-30
• 2.1 引言24
• 2.2 数据可视化技术24-25
• 2.2.1 可视化基础概念24
• 2.2.2 电网中的数据可视化24-25
• 2.3 分布式数据存储技术25-27
• 2.3.1 分布式存储基础概念25-27
• 2.3.2 电网中的数据存储27
• 2.4 本章小结27-30
• 第三章 问题分析与数学建模30-36
• 3.1 引言30
• 3.2 问题分析与数学建模30-32
• 3.3 基于矩阵分解的线性方程求解32-33
• 3.4 简易分布式检测算法的设计与实现33-34
• 3.5 适应性分布式检测算法的设计与实现34-35
• 3.6 本章小结35-36
• 第四章 系统设计与实现36-52
• 4.1 引言36
• 4.2 系统设计概览36-37
• 4.3 海量电力数据的存储及访问控制部件37-43
• 4.3.1 Swift基本原理38-40
• 4.3.2 Swift系统架构40
• 4.3.3 RESTful API介绍40-41
• 4.3.4 Keystone系统简介及架构说明41
• 4.3.5 Keystone访问流程41-42
• 4.3.6 系统联合部署42-43
• 4.4 数据可视化工具43-46
• 4.4.1 图表类型44
• 4.4.2 Echarts图表实例44-46
• 4.4.3 可视化系统整合构建46
• 4.5 非法用电行为检测预警系统46-49
• 4.6 本章小结49-52
• 第五章 实验与分析52-70
• 5.1 引言52
• 5.2 实验平台搭建52-58
• 5.2.1 Mosaik分布式仿真器52-57
• 5.2.2 实验环境57-58
• 5.3 实验设计概览58
• 5.4 系统平台基础功能测试58-60
• 5.4.1 数据存储平台58-60
• 5.4.2 数据实时监控可视化平台60
• 5.5 分布式数据存储平台性能测试与分析60-63
• 5.5.1 实验方案61
• 5.5.2 实验结果及分析61-63
• 5.6 非法用电行为预警平台性能测试与分析63-67
• 5.6.1 智能电网数据模拟63-64
• 5.6.2 实验方案64-65
• 5.6.3 实验结果及分析65-67
• 5.7 本章小结67-70
• 第六章 总结与展望70-74
• 6.1 创新点总结与核心工作介绍70-71
• 6.2 后续研究工作71-74
• 参考文献74-78
• 致谢78-80
• 攻读学位期间发表的学术论文目录80-82

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 Rong Jiang;Rongxing Lu;Ye Wang;Jun Luo;Changxiang Shen;Xuemin(Sherman) Shen;;Energy-Theft Detection Issues for Advanced Metering Infrastructure in Smart Grid[J];Tsinghua Science and Technology;2014年02期

2 胡学浩;;智能电网——未来电网的发展态势[J];电网技术;2009年14期

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本文编号：990777