基于NWPSO-BP神经网络的异常用电行为检测算法

• 作者: 丁朋鹏 吕欢欢 周绍景 李晋国 王亮亮
• 来源期刊: 上海电力大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 异常用电行为检测 粒子群优化算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 357-363
• 页数: 7页
• 分类号: TM393.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-8299.2020.04.007

摘要

用户的异常用电行为会导致电力负荷异常增长,给电力公司造成巨大损失,同时也易造成输电线路故障,从而危害公共安全,然而传统人工检查异常用电行为的检测效率低下且精度较低.针对上述问题,首先分析了异常用电用户存在的行为特征,然后选择用于训练模型的最佳特征指标,最后提出了基于改进的非线性权重调整粒子群优化算法优化BP神经网络(NWPSO-BP)的异常用电行为检测算法.结果 表明,与现有的异常用电行为检测方法相比,所提算法具有更高的精度,且误差收敛速度更快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晋国		10	42	3.0	6.0
2	周绍景		2	0	0.0	0.0
3	丁朋鹏		1	0	0.0	0.0
4	王亮亮		3	0	0.0	0.0
5	吕欢欢		1	0	0.0	0.0