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J-GLOBAL ID：202202258343480539   整理番号：22A0991647

データ駆動盗電検出方法の概要と低誤報率研究展望【JST・京大機械翻訳】

Review on Data-driven Based Electricity Theft Detection Method and Research Prospect for Low False Positive Rate

著者 (6件)： Jin Cheng (智能電网運行与控制湖南省重点実験室(長沙理工大学),湖南省長沙市 410114) ,  Su Sheng (智能電网運行与控制湖南省重点実験室(長沙理工大学),湖南省長沙市 410114) ,  Xue Yang (中国電力科学研究院有限公司,北京市 100192) ,  Yang Yining (中国電力科学研究院有限公司,北京市 100192) ,  Liu Sha (中国電力科学研究院有限公司,北京市 100192) ,  Cao Yijia (智能電网運行与控制湖南省重点実験室(長沙理工大学),湖南省長沙市 410114)
資料名： Dianli Xitong Zidonghua  (Dianli Xitong Zidonghua)
巻： 46  号： 1  ページ： 3-14  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2510A  ISSN： 1000-1026  CODEN： DXZIE9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 配電系統の盗電は、送電網の非技術損失を引き起こす主な原因であり、電力供給企業の運営管理における長期の面対である。電気情報収集システムによって収集された大量のユーザーデータは,データ駆動用の電気異常検出と,盗電ユーザの正確な同定を可能にする。ユーザーが電気行為の多様性によって影響され、データ駆動の盗電検査方法の誤警報率はある場面で実践の需要を満たすことが難しいため、このような方法の工学的応用を厳重に制約した。まず、盗電の実現方法を紹介した。その後、実践において、工学応用における盗電検査方法及びデータ駆動盗電検査方法の基本的な考え方と限界を整理した。これに基づいて、工学応用による盗電検査の評価指標の差異性需要を結びつけ、抽出の利用可能な情報不足、特徴指標の敏感さと信頼性が高くないことは、データ駆動の盗電検出方法の工程実用を妨害する主な原因であることを指摘した。最後に、アルゴリズム設計、状態空間細分化及び特徴指標項目設計選択などの異なる面から、低誤警報率の盗電検出について展望した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報 ,  信頼性 ,  送電系統 ,  配電系統 ,  *利用者 ,  指標 ,  電力供給
準シソーラス用語： 異常検出 ,  状態空間 ,  細分化 ,  評価指標 ,  *データ駆動 ,  誤警報率 ,  アルゴリズム設計 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： データ駆動 ,  盗電検出 ,  概要 ,  研究 ,  展望