Bland elleverantörernas icke-tekniska förluster har elstöld de allvarligaste och farligaste effekterna. Den bedrägliga elförbrukningen minskar försörjningskvaliteten, ökar produktionsbelastningen, får berättigade konsumenter att betala för höga elräkningar och påverkar den totala ekonomin. Anpassningen av smarta nät kan avsevärt minska denna förlust genom dataanalystekniker. Den smarta nätinfrastrukturen genererar en enorm mängd data, inklusive enskilda användares energiförbrukning. Använda denna data, maskininlärning och djupinlärning tekniker kan exakt identifiera el stöld användare. I detta dokument föreslås ett system för att upptäcka elstölder baserat på en kombination av ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) och en lång kortfristig minnesarkitektur (LSTM). CNN är en allmänt använd teknik som automatiserar extraktion och klassificeringsprocessen. Eftersom strömförbrukningssignaturen är tidsseriedata leddes vi till att bygga en CNN-baserad LSTM-modell (CNN-LSTM) för klassificering av smarta nätdata. I detta arbete implementerades också en ny dataförbehandlingsalgoritm för att beräkna de saknade instanserna i datasetet, baserat på de lokala värdena i förhållande till den saknade datapunkten. I detta dataset var dessutom antalet användare av elstölder relativt lågt, vilket kunde ha gjort modellen ineffektiv när det gäller att identifiera stöldanvändare. Detta klassobalansscenario behandlades genom syntetisk datagenerering. Slutligen tyder de resultat som erhållits på att det föreslagna systemet kan klassificera både majoritetsklassen (normala användare) och minoritetsklassen (elstöldsanvändare) med god noggrannhet.
Hasan m.fl. REF använder verkliga uppgifter om stöld av el, de föreslår en kombination av CNN- och LSTM-arkitekturer (Long Short-Term Memory) för att undersöka tidsserierna för uppgifter om elförbrukning.
Electricity Theft Detection in Smart Grid Systems: A CNN-LSTM Based Approach
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}