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基于非线性独立成分估计的分布式光伏窃电数据增强方法
被引量：
5
1
作者
薛阳
杨艺宁
+1 位作者
廖文龙
杨德昌
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期171-179,共9页
由于分布式光伏窃电的强隐蔽性和稽查资源的有限性,导致电力部门掌握的窃电样本数量不足,限制了窃电检测的精度。为此,提出了一种基于非线性独立成分估计(NICE)的分布式光伏窃电数据增强方法。首先,利用多个可逆函数将窃电样本映射成服...
由于分布式光伏窃电的强隐蔽性和稽查资源的有限性,导致电力部门掌握的窃电样本数量不足,限制了窃电检测的精度。为此,提出了一种基于非线性独立成分估计(NICE)的分布式光伏窃电数据增强方法。首先,利用多个可逆函数将窃电样本映射成服从高斯分布的隐变量,并通过逆变换将其反向重构成新的窃电样本。然后,提出了3种典型的光伏窃电模型,并针对窃电样本的数据特征构建了卷积神经网络作为分类器。最后,通过仿真算例和实际算例验证了所提方法的有效性和适应性。仿真结果表明,NICE能够同时兼顾样本的形状和分布特征,生成的窃电样本能够显著提升不同分类器的性能。
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关键词
分布式光伏发电
窃电
非线性独立成分估计
深度学习
数据增强
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职称材料
题名
基于非线性独立成分估计的分布式光伏窃电数据增强方法
被引量：
5
1
作者
薛阳
杨艺宁
廖文龙
杨德昌
机构
中国电力科学研究院有限公司
奥尔堡大学能源技术系
中国农业大学信息与电气工程学院
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期171-179,共9页
基金
国家电网公司总部科技项目(5400-201925177A-0-0-00)。
文摘
由于分布式光伏窃电的强隐蔽性和稽查资源的有限性,导致电力部门掌握的窃电样本数量不足,限制了窃电检测的精度。为此,提出了一种基于非线性独立成分估计(NICE)的分布式光伏窃电数据增强方法。首先,利用多个可逆函数将窃电样本映射成服从高斯分布的隐变量,并通过逆变换将其反向重构成新的窃电样本。然后,提出了3种典型的光伏窃电模型,并针对窃电样本的数据特征构建了卷积神经网络作为分类器。最后,通过仿真算例和实际算例验证了所提方法的有效性和适应性。仿真结果表明,NICE能够同时兼顾样本的形状和分布特征,生成的窃电样本能够显著提升不同分类器的性能。
关键词
分布式光伏发电
窃电
非线性独立成分估计
深度学习
数据增强
Keywords
distributed photovoltaic power generation
electricity theft
non-linear
independent
components
estimation
(
nice
)
deep learning
data augmentation
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于非线性独立成分估计的分布式光伏窃电数据增强方法
薛阳
杨艺宁
廖文龙
杨德昌
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022
5
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