李驍 趙曦 王兆軍 任大為 劉麗君 劉志美

摘 要：當(dāng)前敏感臺(tái)區(qū)反竊電監(jiān)測(cè)方法在面對(duì)連續(xù)監(jiān)測(cè)狀況時(shí)，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中含有大量噪聲數(shù)據(jù)和無(wú)用數(shù)據(jù)，導(dǎo)致對(duì)竊電行為的診斷依據(jù)不足，為解決該問(wèn)題，提出基于遞歸小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的敏感臺(tái)區(qū)反竊電監(jiān)測(cè)方法。利用A/D采集電路和互感器采集用戶用電數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理剔除噪聲數(shù)據(jù)和無(wú)用數(shù)據(jù)，同時(shí)使數(shù)據(jù)歸一化。在此基礎(chǔ)上，提取用電數(shù)據(jù)特征，并從電流、電壓、功率因數(shù)、電量四個(gè)方面確定竊電行為判別指標(biāo)，將數(shù)據(jù)與特征值輸入至遞歸小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，結(jié)合判別指標(biāo)輸出精準(zhǔn)的竊電行為判別結(jié)果，實(shí)現(xiàn)敏感臺(tái)區(qū)反竊電監(jiān)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，研究方法能夠準(zhǔn)確捕捉到功率因數(shù)的變化，竊電行為判別時(shí)間短，敏感臺(tái)區(qū)反竊電監(jiān)測(cè)效果更優(yōu)。

關(guān)鍵詞：遞歸小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);敏感臺(tái)區(qū);反竊電監(jiān)測(cè);判別指標(biāo);數(shù)據(jù)歸一化

中圖分類號(hào)：TM73 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract：The current anti-electric theft monitoring methods in sensitive stations face continuous monitoring conditions， and the monitoring data contains a large amount of noise data and useless data， resulting in insufficient diagnosis basis for electric theft behavior. To solve this problem， a recursive wavelet neural network is proposed. Anti-theft monitoring method in sensitive station area. Use A/D acquisition circuit and transformer to collect user electricity data， remove noise data and useless data through data preprocessing， and normalize the data at the same time. On this basis， the characteristics of electricity consumption data are extracted， and the identification indicators of electricity theft behavior are determined from four aspects of current， voltage， power factor， and electricity. The data and feature values are input into the recursive wavelet neural network， and the identification indicators are combined to output accurate. The result of discrimination of electricity theft conducts anti-electricity theft monitoring in sensitive stations. The experimental results show that the research method can accurately capture the power factor changes， the time for discriminating power theft behavior is short， and the anti-power theft monitoring effect is better in the sensitive area.

Key words：recursive wavelet neural network; sensitive station area; anti stealing monitoring; discrimination index; data normalization

近幾年，違規(guī)用電行為越來(lái)越多，并且逐漸向著多樣化、隱藏化方向發(fā)展，現(xiàn)場(chǎng)檢查存在人力不足、行動(dòng)盲目，執(zhí)行力差等問(wèn)題，造成了嚴(yán)重的社會(huì)不良影響[1-2]。對(duì)此，有學(xué)者研究出了相關(guān)的敏感臺(tái)區(qū)反竊電監(jiān)測(cè)方法，通過(guò)對(duì)臺(tái)區(qū)用戶數(shù)據(jù)采集和智能分析，降低并確定查竊范圍，極大地提高了查處竊電行為的效率[3-4]。當(dāng)前使用的敏感臺(tái)區(qū)反竊電監(jiān)測(cè)方法多數(shù)是基于用電信息采集大數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)方法或基于動(dòng)態(tài)模擬技術(shù)的監(jiān)測(cè)方法[5]?；谟秒娦畔⒉杉髷?shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)方法需要大量人力才能維持工作的正常進(jìn)行，在監(jiān)測(cè)中容易受到工作人員主觀因素的影響，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確;基于動(dòng)態(tài)模擬技術(shù)的監(jiān)測(cè)方法主要通過(guò)模擬現(xiàn)實(shí)生活的方法，找出竊電用戶的行為規(guī)律，進(jìn)而達(dá)到反竊電監(jiān)測(cè)的目的[6]。但是以上監(jiān)測(cè)方法在面對(duì)連續(xù)監(jiān)測(cè)狀況情況下，采集到的數(shù)據(jù)中存在大量的噪聲數(shù)據(jù)和無(wú)用數(shù)據(jù)，導(dǎo)致竊電行為的診斷依據(jù)不足[7]。針對(duì)這一情況，設(shè)計(jì)基于遞歸小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的敏感臺(tái)區(qū)反竊電監(jiān)測(cè)方法。

1 敏感臺(tái)區(qū)反竊電監(jiān)測(cè)方法設(shè)計(jì)

1.1 用電數(shù)據(jù)采集

竊電行為會(huì)引起供電系統(tǒng)中的電量等參數(shù)發(fā)生變化，只有采集供電系統(tǒng)電量相關(guān)參數(shù)，才能準(zhǔn)確捕捉到竊電行為發(fā)生時(shí)刻與數(shù)據(jù)異常波動(dòng)。在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，考慮數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性的需求，使用A/D采集電路，通過(guò)設(shè)置采樣頻率、輸入電壓等參數(shù)實(shí)現(xiàn)敏感臺(tái)區(qū)用電數(shù)據(jù)的采集[8]。

采集電路中主要通過(guò)A/D轉(zhuǎn)換芯片AD7606來(lái)采集數(shù)據(jù)[9]。AD7606芯片中包括8個(gè)采樣通道，在多通道采樣過(guò)程中不需要CLK時(shí)鐘信號(hào)，節(jié)省芯片數(shù)量，降低經(jīng)濟(jì)成本[10]。其中，引腳3、4、5是采樣模式引腳，控制這三個(gè)引腳的邏輯輸入就可以調(diào)節(jié)AD的采樣倍數(shù)，在實(shí)際使用過(guò)程中，可根據(jù)實(shí)際需求調(diào)節(jié)采樣倍數(shù)[11]。在設(shè)計(jì)中，要考慮到實(shí)際的采樣速率需求，最大程度地節(jié)省接口資源，由控制器輸出邏輯1來(lái)控制引腳8，再將將引腳9和引腳10連接在一起，保證兩個(gè)轉(zhuǎn)換電路轉(zhuǎn)換同時(shí)進(jìn)行。設(shè)計(jì)的電壓采樣調(diào)理電路和電流采樣調(diào)理電路如下所示。

采集到的用電數(shù)據(jù)中主要包括電流信號(hào)和電壓信號(hào)，使用電流互感器及電壓互感器獲取線路中的電流及電壓信號(hào)，實(shí)現(xiàn)電能計(jì)量及負(fù)荷信號(hào)的連續(xù)性測(cè)量，以應(yīng)對(duì)竊電行為的變化[12]。針對(duì)電壓互感器和電流互感器設(shè)計(jì)信號(hào)調(diào)理電路，在互感器的后端輸出一個(gè)小電流信號(hào)，通過(guò)調(diào)節(jié)取樣電阻的大小控制輸出端的電壓值，將輸出電壓送入A/D采集電路中，讀取相應(yīng)的電壓和電流值[13]。

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在提取用電數(shù)據(jù)特征之前，需要去除采集到的數(shù)據(jù)中的噪聲數(shù)據(jù)和無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)。由于數(shù)據(jù)序列的中值對(duì)噪聲數(shù)據(jù)和無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)的靈敏度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于序列的平均值，采用中值數(shù)據(jù)絕對(duì)偏差的決策濾波器剔除噪聲數(shù)據(jù)和無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)[14]。在當(dāng)前時(shí)刻t，建立一個(gè)寬度為a（奇數(shù)）的移動(dòng)窗口：

通過(guò)上述過(guò)程獲得最終的竊電行為診斷結(jié)果，實(shí)現(xiàn)敏感臺(tái)區(qū)反竊電監(jiān)測(cè)。

2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過(guò)程中，抽取某市供電局電能計(jì)量系統(tǒng)中509個(gè)居民用戶三個(gè)月的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集時(shí)間間隔為15 min。在數(shù)據(jù)抽取完成后，將數(shù)據(jù)記錄中出現(xiàn)連續(xù)10個(gè)以上負(fù)荷值為0或缺失，再者數(shù)據(jù)中所有負(fù)荷值都一樣的情況，將這些異常數(shù)據(jù)剔除掉。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除處理后，對(duì)部分缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行填充處理，對(duì)每個(gè)用戶的負(fù)荷曲線數(shù)據(jù)采用加權(quán)平均值的方法獲取用戶的典型日負(fù)荷曲線，計(jì)算監(jiān)測(cè)時(shí)間段的用戶負(fù)荷曲線與其日負(fù)荷曲線之間的匹配度，篩選出27個(gè)疑似竊電用戶，經(jīng)過(guò)歸一化處理后部分?jǐn)?shù)據(jù)顯示如表1所示。

基于上述的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本，使用基于用電信息采集大數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)方法、基于動(dòng)態(tài)模擬技術(shù)的監(jiān)測(cè)方法以及研究方法對(duì)上述的竊電用戶行為進(jìn)行判定，獲取反竊電監(jiān)測(cè)結(jié)果。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

2.2.1 總功率因數(shù)變化

使用不同的監(jiān)測(cè)方法計(jì)算出用戶數(shù)據(jù)的總功率因數(shù)變化并分析，用戶總功率因數(shù)變化如表2所示。

觀察表中數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的兩種監(jiān)測(cè)方法在各個(gè)時(shí)間段內(nèi)的變化沒有明顯的異常的情況，所提方法在21：00～06：00時(shí)間段內(nèi)監(jiān)測(cè)到用電異常，功率因數(shù)也出現(xiàn)不穩(wěn)定。結(jié)合監(jiān)測(cè)曲線結(jié)果，說(shuō)明所提的基于遞歸小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的敏感臺(tái)區(qū)反竊電監(jiān)測(cè)方法能夠準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)出竊電行為，并且判定依據(jù)更完整。

2.2.2 判別時(shí)間

在此基礎(chǔ)上，比較不同方法的敏感臺(tái)區(qū)竊電行為的判別時(shí)間，判別時(shí)間越短，效率越高。三種方法的判別時(shí)間比較結(jié)果如圖3所示。

分析圖3可知，與兩種傳統(tǒng)方法相比，研究方法對(duì)于敏感臺(tái)區(qū)竊電行為的判別時(shí)間始終在0.25 s以下，說(shuō)明該方法能夠快速判別敏感臺(tái)區(qū)竊電行為。

2.2.3 反竊電監(jiān)測(cè)效果

使用第三方軟件輸出不同的反竊電監(jiān)測(cè)方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果，具體結(jié)果如圖4所示。

在實(shí)驗(yàn)中選擇的數(shù)據(jù)均為竊電用戶數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)的結(jié)果應(yīng)顯示出用戶數(shù)據(jù)曲線與高壓側(cè)數(shù)據(jù)曲線存在一定的偏離，通過(guò)對(duì)比觀察發(fā)現(xiàn)圖4（a）和圖4（b）中兩條曲線并沒有明顯偏離，只有圖4（c）中顯示出嚴(yán)重的偏離，說(shuō)明研究方法對(duì)于敏感臺(tái)區(qū)反竊電監(jiān)測(cè)的效果更好，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

3 結(jié) 論

為判定敏感臺(tái)區(qū)用戶竊電行為，引入遞歸小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)敏感臺(tái)區(qū)反竊電監(jiān)測(cè)方法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、用電數(shù)據(jù)特征提取、確定竊電行為判別指標(biāo)、診斷用戶竊電行為實(shí)現(xiàn)敏感臺(tái)區(qū)反竊電監(jiān)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法監(jiān)測(cè)效果更好，驗(yàn)證了該方法的可行性。但是方法中仍存在著一些不足之處，對(duì)采集數(shù)據(jù)的劃分力度不夠，難以面對(duì)竊電手段的大幅度變化，因此需要對(duì)敏感臺(tái)區(qū)反竊電監(jiān)測(cè)方法的研究仍需深化。

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