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

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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

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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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来源
《电力系统自动化》 |2022年第2期|171-179|共9页
作者
薛阳; 杨艺宁; 廖文龙; 杨德昌;
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作者单位

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;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
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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