基于前馈神经网络的电力窃电行为识别方法

摘 要：当前电力窃电行为识别机制的设定为内容识别，误识率较高，因此本文提出对基于前馈神经网络的电力窃电行为识别方法的设计。根据当前识别需求，先进行用电负荷数据处理及数据转换，采用自适应的方式，提高识别效率，建立自适应识别机制。以此为基础设计电力窃电行为前馈神经网络识别模型，采用动态训练与追踪监测实现窃电识别。测试结果表明，与传统滤波电力窃电行为识别方法、传统改进孤立森林算法电力窃电行为识别方法相比，本次所设计的前馈神经网络电力窃电行为识别方法得出的误识率被控制在0.45%以下，这说明结合前馈神经网络，设计的电力窃电行为识别方法更高效，具备更高的识别精准度。

关键词：前馈神经网络；电力把控；窃电行为；窃电定位；识别方法；远程感应

中图分类号：TP 311" " 文献标志码：A

电力作为现代社会的重要能源，其供应的稳定与安全直接关系国计民生。然而，电力窃电行为的存在，不仅损害了电力企业的经济利益，而且也对电力系统的正常运行构成了严重威胁。为解决该问题，相关人员设计了对应的窃电行为识别方法。张永敏等[1]提出了传统滤波电力窃电行为识别方法，结合电力处理滤波的变化，第一时间对异常位置进行标定和识别，且在特定的背景下，可识别范围也会逐渐扩大，识别的效果显著。钱旭盛等[2]提出的传统改进孤立森林算法电力窃电行为识别方法则是利用改进算法对异常窃电情况进行周期性计算，放大处理异常时段或者区段，获取最终的识别结果。上述的识别方法虽然可以实现预期的反窃电目标，但是存在一定的缺陷，在复杂的背景条件下，导致最终得出的识别结果出现误差。因此，提出对基于前馈神经网络的电力窃电行为识别方法的设计与实践分析。前馈神经网络主要通过模拟人脑神经元的连接和传递机制，学习并识别复杂的模式[3]。在电力窃电行为识别领域，前馈神经网络能够通过学习大量电力数据，自动提取窃电行为的特征，实现对窃电行为的快速、准确识别。该方法不仅能够提高识别效率、降低误报率，而且还能实现对窃电行为的实时监测和预警，为电力企业的管理和决策提供有力支持，轻松适应不同场景和需求的电力窃电行为识别任务，具有重要价值[4]。

1 设计电力窃电行为前馈神经网络识别方法

1.1 用电负荷数据处理及数据转换

通常情况下，用电负荷数据包括大量的电压、电流、功率等原始信息，这些数据往往存在噪声、异常值和不一致性，需要对其进行预处理[5]。根据数据的实际状态，先清洗处理数据，即去除重复、错误或无效的数据。使用Trim函数对数据中的多余空格、重复空格进行处理，如公式（1）所示。

F（x）=TRIM（B1，Bn） （1）

式中：F（x）为清除数据；B1、Bn为处理字符。

根据上述对数据的基础清洗，再进行同批次数据异常值的检测，并计算异常值E，如公式（2）所示。

结合当前测定，将异常值设定为数据的处理标准，整合之后确保数据的准确性和完整性[6]。接下来，提取数据特征。根据窃电行为的特点，从原始数据中提取有意义的指标，预设对应的周期，针对各个周期数据信息的变化，测定数据的特征值P，如公式（3）所示。

式中：D为窃电可感应区域；A为关联点位；A和ε分别为初始数据均值和窃电后数据均值。

得出的特征值反映用户用电行为的异常，并对其做出标定[7]。通过结合异常值检测和特征提取的结果，能够更准确地识别电力窃电行为，为后续的追踪监测和应对措施提供有力支持。

其次，展开数据标准化转换。将处理后的数据调整到同一尺度上，消除不同特征之间的量纲差异，具体处理方式如图1所示。

图1主要是对数据转换标准化处理结构的设计与实践分析，经过处理和转换的用电负荷数据将作为前馈神经网络的输入，通过模型的训练和学习，实现对窃电行为的准确识别。

1.2 建立自适应识别机制

自适应识别机制的核心在于实时监测和反馈。通过实时收集和分析用电数据，机制能够及时发现异常用电行为，并将这些信息反馈给模型。根据当前电力窃电行为的实际情况，先设定自适应的识别约束条件，具体如下所示。1）确保窃电行为识别的有效性。2）设定动态化的窃电行为识别标准。3）设计反向窃电识别条件。4）构建自适应+层级识别目标。

根据上述设计的自适应识别约束条件，建立对应的识别机制，根据识别范围变化，考虑识别结构的鲁棒性和稳定性，对预设的识别目标进行排序，按照窃电行为捕捉的数据，设计对应的识别机制流程，如图2所示。

图2主要是对自适应识别机制的设计。综合上述的识别结构，构建对应的识别机制，具体如下。1）第一阶段—基础识别。这部分与窃电捕捉和数据采集相关联。记录用户的用电行为，对大量用电数据进行模式识别和异常检测，识别窃电行为的规律和特征，对窃电行为进行快速定位和识别。2）第二阶段—自适应核验识别。针对采集的数据和信息，对窃电的线路进行基础性标定，核验勘察计量设备和电线设备，进一步判窃电行为并细化分析。3）第三阶段—深层约束识别。对用户日常进行行为分析，建立对应的约束识别条件，在不同的环境下，将捕捉的窃电行为划分为多个层级，实现窃电识别的深层次验证。

结合以上设置的窃电行为识别机制，当面对复杂多变的窃电行为时，可以有效应对各种异常情况，输出实时识别数据和信息，以待后续使用。

1.3 设计电力窃电行为前馈神经网络识别模型

当设计模型时，需要确定神经网络的层数和每层的神经元数量。通常要根据问题的复杂性和数据的规模来设定。较深的网络结构可能具有更强的学习能力，但也可能导致过拟合。因此，设计模型时需要在学习能力和泛化能力之间找到平衡。首先，设定应用数值，见表1。

表1主要是对建模辅助指标与数值的设定。在此基础上，考虑提取特征的变化，对原始数据进行预处理和转换来实现，利用特征进行引导，对窃电行为进行多维识别，结合前馈神经网络，设计模型的处理原理，如图3所示。

图3主要是对电力窃电行为前馈神经网络识别模型原理进行设计与实践分析。在此基础上，通过测定各个周期电量波动、负荷曲线变化等特征来进一步反映用户的用电行为。结合前馈推进的原理，按照预设的内容分层排列所设定的识别目标，形成前馈神经识别结构。过程中通过接收前一层的输出并将其输出给下一层的形式对识别目标进行处理，各层之间不存在识别反馈。接下来，选择合适的优化算法构建模型，得到窃电行为前馈神经网络识别输出结果C，如公式（4）所示。

C=πI‧ξ‧（I-1）PI-1+aI （4）

式中：πI为单元识别区域的前馈信息；I为净输入值；ξ为活性值；PI-1为前一层输入窃电识别值；aI为窃电识别偏置值。

结合当前测定，对最终得出的测试结果进行对比研究。同时，为了防止过拟合，采用正则化技术进行模型的训练优化，不断增强模型的泛化能力。

1.4 动态训练与追踪监测实现窃电识别

动态训练是指模型能够根据实时数据的变化进行持续学习和优化。由于窃电手段和技术不断更新，电力数据也会随之发生变化。建立动态化的训练模式，促使模型不断适应新的数据分布和窃电模式，提高识别准确率。而追踪监测则是实时监控和分析电力数据，在持续性的监测过程中，平台和设备能够精准地锁定并追踪潜在的窃电行力。通过实时监测用电负荷、电量变化等关键指标进行瞬时标定，帮助管理人员及时发现异常用电模式，同时触发预警机制，最终结合历史数据和模型预测结果进行综合分析和判断，以确保识别的准确性和可靠性。但是需要注意的是，当前在持续追踪的同时，需要关联一个完整的数据处理和分析系统。将其输入前馈神经网络模型中进行训练和识别，生成可视化的识别报告，以便用户能够直观地了解窃电情况并采取相应措施。

2 方法测试

首先，结合前馈神经网络，对电力窃电行为识别方法实际应用效果进行分析与验证研究，考虑最终测试结果的真实与可靠，选定对比的方式展开分析，以Q电力供应区域作为测试的目标对象，设定传统滤波电力窃电行为识别方法、传统改进孤立森林算法电力窃电行为识别方法以及此次所设计的前馈神经网络电力窃电行为识别方法。其次，通过平台采集基础应用数据和信息，汇总后待后续使用。最后，进行初始测试环境的设定。

2.1 测试基础部署与准备

结合前馈神经网络技术，设定与搭建Q电力供应区域电力窃电行为识别方法测试环境。采用MATLAB平台作为测试的基础支撑杆背景，采集居民用户数据作为分析资料，将测试识别的区域划分为4个，每一个区域设置对应的监测节点，节点之间互相搭接，形成具体的识别结构。设置迭代次数为120，交叉概率为0.8，变异概率0.04。预设测试指标参数，见表2。

表2主要是对Q电力供应区域电力窃电行为识别参数的设定。在此基础上，在测试的范围内标定感应装置，作为硬件的识别支撑，实现对测试环境的搭建。

2.2 测试过程与结果实践验证

完成上述测试环境的搭建后，对数据进行处理，以提升数据质量，进而强化后续测试结果的准确性。利用公式（1）进行数据清洗，确保数据准确性和一致性，为后续分析提供坚实基础。根据公式（2）精确计算异常值，以识别显著偏离正常模式的数据点，这些异常可能源于窃电或其他因素。为准确识别窃电行为，应用公式（3）提取与窃电行为高度相关的特征值，以有效反映用户用电行为的异常，作为判定窃电的重要依据。建立自适应识别机制，通过实时监测用电数据，设定识别约束条件，分阶段实施基础识别、自适应核验识别和深层约束识别，以有效应对复杂多变的窃电行为。

利用前馈神经网络，对电力窃电行为识别方法进行测试分析。首先，在当前测试程序中导入4组辅助测试的识别干扰指令，内容各不相同，因此，对应的识别干扰难度也存在差异，这样的形式可以保证识别结果的精准度。随后，在程序中对预设的20起窃电行为进行模拟执行，通过公式（4）计算窃电行为前馈神经网络识别输出结果，并在存在干扰的情况下，第一时间标定窃电位置，同时锁定对应的窃电行为类型，计算误识率，如公式（5）所示。

式中：K为误识率；Q为识别范围；Z为定向标定区域；v为重叠误时率；E为异常值。

结合上述测定，对最终得出的结果进行分析，见表3。

由表3可知，与传统滤波电力窃电行为识别方法、传统改进孤立森林算法电力窃电行为识别方法相比，本次所设计的前馈神经网络电力窃电行为识别方法得出的误识率被控制在0.45%以下，这说明结合前馈神经网络设计的电力窃电行为识别方法更高效、更具体，识别精准度可以把控。

3 结语

综上所述，在基于前馈神经网络的电力窃电行为识别方法的辅助与支持下，所设计的窃电行为识别方法不仅能够显著提升电力窃电行为的识别准确率，而且还能大幅减少人工巡检的工作量和成本，为电力企业的安全稳定运行提供了有力保障。与此同时，前馈神经网络还可以深度优化电网异常情况的捕捉速度和效率，通过不断优化的算法模型来提升识别性能和效率，从而更好地满足电力行业的实际需求。

参考文献

[1]张永敏，刘胜男，易玲，等.基于滤波的电力计量系统分流窃电行为动态识别方法[J].机械设计与制造工程，2024，53（3）：129-132.

[2]钱旭盛，朱萌，翟千惠，等.基于改进孤立森林算法的异常用电行为识别方法[J].沈阳工业大学学报，2023，45（6）：601-606.

[3]吕呈.基于用电行为挖掘的低压台区窃电识别方法[J].自动化应用，2023，64（19）：149-151.

[4]梁允锋.基于深度学习的三相电能计量系统窃电行为识别方法[J].电气技术与经济，2023（4）：124-127.

[5]邓博雅，高志平，张平康，等.基于相似性搜索的异常用电行为识别方法[J].自动化技术与应用，2023，42（3）：63-66.

[6]韩建富，肖春，宋小兵，等.基于GA-BP神经网络的能源互联网窃电行为识别方法[J].电气传动，2022，52（14）：38-44.

[7]刘洋，贺超群.基于高维随机矩阵的异常用电行为识别方法[J].集成电路应用，2022，39（2）：258-259.