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1 INTRO
1.1 背景
1.1.1 窃电
窃电#xff08;electricity theft#xff09;指用户为了逃避电费而进行非法操作的一种行为 常用的反窃电方法可分为两类#xff1a; 基于硬件驱动的反窃电方法 电表开盖检测、集中器检测。。。。 硬件驱动的…WWW 2020 oral
1 INTRO
1.1 背景
1.1.1 窃电
窃电electricity theft指用户为了逃避电费而进行非法操作的一种行为 常用的反窃电方法可分为两类 基于硬件驱动的反窃电方法 电表开盖检测、集中器检测。。。。 硬件驱动的方法响应快定位准但需要非常专业的领域知识同时随着窃电策略的改变会随即失效 基于数据驱动的反窃电方法 分析用户用电时序曲线、分析台区线损时序曲线 数据驱动的方法可以全盘监控全网用电数据通过机器学习、人工智能等前沿方法可以及时跟进不断变化的窃电策略。 但由于可信案例稀少数据海量且用户行为复杂简单的时序建模方法很难取得较好的准确率。
1.1.2 论文思路
提出了Hierarchical Electricity-theft Behavior Recognition (HEBR) 模型 同时组合多源时序数据用于更准确的窃电行为识别。发现气温变化与用户用电行为之间的密切关系
2 三层数据
2.1 数据介绍 对于这三种不同层次的数据该论文分别对其进行数据观察与分析探寻里面与窃电行为有关的模式。
2.2 微观级别的观察用户 2.3 中观级别的观察变压器台区 2.4 宏观级别的观察气候 3 模型 4 实验
在浙江省国家电网所提供的2017-2019两年多的真实数据上进行实验
