CN115239077B 基于改进鲸鱼优化算法的低压台区窃电用户辨识方法 （南昌工程学院）

基于改进鲸鱼优化算法的低压台区窃电用后通过基于距离的异常点检测算法对电能损耗2**为当前迭代中最差的三个鲸鱼个体向最优个体进行移动行为后的位置，步骤4，利用基于距离的异常点检测算法对步骤3中得到的各用户电能损耗率进行分2.根据权利要求1所述的一种基于改进鲸鱼优化算法的低压台区窃电用户辨识方法，32将一天95个时间段内的各用户电能表计量值分别代入式(1)中，可得到95个时间段内分别表示第2段时间内第1，2，…,n个用户电能表计量值；M",M"…3.根据权利要求2所述的一种基于改进鲸鱼优化算法的低压台区窃电用户辨识方法，95个时间段内的台区总用电量实测值M;,M;式中：F为修正用户用电量后的一天95个时间段的台区总电能计算值数列和一天95个时间段的台区总电能实测值数列的误差；M;(ie[1,95])为修正用户用电量后的一天95个时间段的台区总用电量计算值数列，M;(ie[1,95])为一天95个时间段的台区总用电量实测值4.根据权利要求3所述的一种基于改进鲸鱼优化算法的低压台区窃电用户辨识方法，通过计算最优个体并将其记入公告板；选取一个台区下总表和n户电力用户一天95个2n。5.根据权利要求4所述的一种基于改进鲸鱼优化算法的低压台区窃电用户辨识方法，45[0004]CN110824270A公开了一种结合台区线损和异常事件[0006]鲸鱼算法(WhaleOptimizationAlgorithm)是根据鲸鱼围捕猎物的行为而提出6[0017]将一天95个时间段内的各用户电能表计量值分别代入式(1)中，可得到95个时间[0019]式中，M;,M;…,M!分别表示第1段时间内第1，2，…,n个用户电能表计量值；和95个时间段内的台区总用电量实测值M;,M;M;…,M"建立目标函数：[0022]式中：F为修正用户用电量后的一天95个时间段的台区总电能计算值数列和一天95个时间段的台区总电能实测值数列的误差；M;(ie[1,95])为修正用户用电量后的一天95个时间段的台区总用电量计算值数列，M;(ie[1,951)为一天95个时间段的台区总用电量实测值数列。[0023]进一步优选，所述步骤3中，通过改进鲸鱼优化算法对目标函数进行求解的过程711n)[0042]通过计算最优个体并将其记入公告板；选取一个台区下总表和n户电力用户一天。8[0055]将一天95个时间段内的各用户电能表计量值分别代入式(1)中，可得到95个时间[0057]式中，分别表示第1段时间内第1，2，…,n个用户电能表计量值；[0059]利用95个时间段内的台区总用电量计算值和95个时间段内的台区总用电量实测值M;,M;,M…,M,"建立目标函数，既考虑总体误差又考虑各维度误差偏9[0061]式中：F为修正用户用电量后的一天95个时间段的台区总电能计算值数列和一天个时间段的台区总用电量计算值数列，为一天95个时间段的台区总用电量实测值数列。[0081]为当前迭代中最差的三个鲸鱼个体向最优个[0083]通过计算最优个体并将其记入公告板；选取一个台区下总表和n户电力用户一天[0092]将95个时间段的电量数据带入式(2)计算台区总电量计算值再利用低压台区总电量的计算值和实际值M;,M;,M;…,M;建立目标函数图2中可以看出部分用户的电能损耗率偏大，再利用基于距离的异常点检测算法对异常点[0095]以上所述仅表达了本发明的优