第44卷第3期2023年6月电力与能源基于STM32的异常用电行为检测算法研究黄根，徐爱蓉，孙成刚，李建宁（国网上海市电力公司青浦供电公司，上海201799）摘要：电力企业用电异常检测算法的初始数据完整性较差，很难保证异常分类结果的准确性。针对异常用电检测准确率较低、检测精度有待提高等问题，提出了一种基于STM32的异常用电行为检测算法。首先，基于STM32提取电力异常数据特征，划分电力负荷数据结构，填充缺失、错误的电力数据，保证企业用电数据的完整性，建立电力数据异常分类模型；其次，将电力数据的异常分为线损异常、交流电压异常和交流电流异常，分别对3类不同的电力数据异常情况进行分析，获取异常检测阈值，并提出相应的电力企业异常用电检测算法。以上海某区域实际电力用户的用电数据为例，对3种常用检测算法和基于STM32的检测算法在不同聚类簇数监测点下的接受者操作特征（ROC）曲线下面积（AUC）进行比较，试验结果验证了所提算法的准确性和有效性。该算法可为电力企业快速排查用电异常行为提供依据。关键词：电力企业；异常用电检测；数据完整性作者简介：黄根（1990—），女，硕士，工程师，主要从事配电网运行、电力营销技术、用电监察等工作。中图分类号：TN06文献标志码：A文章编号：2095-1256（2023）03-0227-06ResearchonAbnormalPowerConsumptionBehaviorDetectionAlgorithmBasedonSTM32HUANGGen，XUAirong，SUNChenggang，LIJianning（StateGridQingpuPowerSupplyCompany，SMEPC，Shanghai201799，China）Abstract：Fortheabnormalpowerconsumptionofelectricpowerenterprises，theinitialdataintegrityofthede⁃tectionalgorithmispoor，soitisdifficulttoensuretheaccuracyoftheclassificationresults.Inordertosolvetheproblemsoflowaccuracyandimprovetheeffectivenessofabnormalpowerconsumptionelectricitydetection，analgorithmbasedonSTM32isproposedforabnormaldetectioninpowerenterprises.Firstly，basedonSTM32，abnormaldatafeaturesareextracted，powerloaddatastructuresaredivided，missingandwrongpowerdataarefilledin，andtheintegrityofenterprisepowerdataisensured.Thereby，Powerdataanomalyclassificationmodelisestablished.Secondly，thepowerdataanomaliesaredividedintolinelossanomalies，ACvoltageanomalies，ACcurrentanomalies.Threedifferentpowerdataanomaliesareanalyzed，abnormalde...
