基于云计算与自相关机制的新型深度学习智能电网窃电检测框架

为解决智能电网中窃电行为检测存在的长期依赖关系捕捉不足和计算基础设施局限性问题，研究人员提出基于云计算平台的ETD-SAC（Electricity Theft Detector based on Series-wise Auto-Correlation）检测框架。该框架通过自相关机制分解用电时序数据，利用FFT（快速傅里叶变换）聚合子序列依赖关系，实验表明其检测准确率、假阴性率和假阳性率均优于现有技术，为电网安全提供高效低成本解决方案。

　　

随着全球智能电网的普及，窃电行为造成的经济损失逐年攀升，仅美国年损失就达60亿美元。传统检测方法面临两大挑战：一是用户用电数据的周期性与随机性并存，导致基于Transformer的模型难以捕捉可靠长期依赖；二是海量数据处理需求超出边缘设备能力，亟需云计算支持。针对这些问题，中国研究人员提出创新性解决方案——基于云计算的ETD-SAC窃电检测框架。

研究团队采用三大关键技术：1）云边协同架构，设备层采集用电数据，云端部署检测模型；2）序列自相关机制（Series-wise Auto-Correlation），通过FFT在频域分解季节性/趋势成分；3）子序列级依赖聚合，从321名用户4年真实用电数据（采样间隔15分钟）中提取特征。该成果发表于《Computer Standards》。

研究结果显示：

1. 框架设计：双层次架构实现数据高效处理，云端ETD-SAC检测器计算复杂度仅为O(N log N)。
2. 算法创新：相比Anomaly Transformer等模型，新方法将异常模式识别准确率提升12.7%。
3. 性能验证：在1096天实测数据中，假阳性率降低至0.83%，显著优于传统TNN（Transformer Neural Network）模型。

结论部分指出，该研究首次将自相关机制引入窃电检测领域，突破传统模型对复杂时序特征的解析瓶颈。通过云计算资源整合，实现检测准确率与成本效益的双重优化（IT成本降低15%），为发展中国家高发的窃电问题（如印度20%电力被盗）提供可行解决方案。讨论强调，未来可结合边缘计算进一步优化实时性，但当前成果已为智能电网安全树立新标杆。