基于卷积自编码器与Transformer多维分析的智能电网窃电检测方法研究

为解决智能电网中窃电行为导致的重大经济损失和安全隐患，研究人员提出了一种结合卷积自编码器（CAE）和Transformer的深度学习模型，通过多维分析电力消耗数据，显著提升窃电检测精度。该研究采用K-means SMOTE解决数据不平衡问题，在国网数据集上实现F1分数0.9918，为电网安全提供了轻量化、可扩展的解决方案。

　　

智能电网的窃电之痛与AI破局之道
在全球范围内，智能电网正面临着一个隐形杀手——窃电行为。这种非法活动每年造成高达960亿美元的经济损失，相当于全球发电总量的4%-6%。更严重的是，窃电会导致电网过载、电压异常甚至大规模停电，直接威胁公共安全。传统检测方法如人工巡检和基础硬件防护，不仅效率低下，还难以应对日益精妙的窃电手段。随着智能电表的普及，基于机器学习(ML)的检测技术虽有所进展，但单维分析模式对复杂用电行为的解析能力有限，导致准确率低、误报率高。

为突破这一瓶颈，来自顺天乡大学等机构的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表了一项创新研究。他们设计了一种融合卷积自编码器(CAE)和Transformer的混合模型，通过多维分析28天用电周期数据，实现了对窃电行为的精准捕捉。研究采用国网公司(SGCC)的真实数据集，结合K-means SMOTE算法解决数据不平衡问题，最终模型F1分数达到0.9918，远超现有技术。

关键技术方法
研究团队首先对SGCC数据集进行预处理，采用K-means SMOTE生成合成样本以平衡正负类数据。核心模型分为两阶段：CAE负责从28天用电间隔中提取空间特征，Transformer则分析序列依赖关系。这种组合既能捕捉局部异常模式，又能学习长期用电规律。模型通过轻量化设计确保在电网终端设备的可部署性。

研究结果
数据预处理与特征提取
通过K-means SMOTE将少数类样本扩充至与正常用电数据平衡，避免了传统SMOTE的过拟合风险。CAE从日/周/月三个时间维度提取特征，显著提升了周期性模式的识别能力。

混合模型架构验证
消融实验证明，单独使用CAE或Transformer时F1分数分别为0.9632和0.9724，而组合模型达到0.9918，证实了多维分析的优势。Transformer的注意力机制特别擅长捕捉如"电表倒转"等非连续异常。

实际应用性能
在包含4,000万条记录的SGCC测试集上，模型误报率较LSTM降低62%，对"Kunda直接挂钩"等隐蔽窃电手段的检出率提升至98.7%。轻量化设计使模型在树莓派设备上也能实时运行。

结论与展望
该研究开创性地将CAE的空间特征提取能力与Transformer的时序建模优势相结合，为智能电网安全提供了新一代检测范式。其重要意义体现在三方面：技术上，首次实现多维用电模式分析；应用上，轻量化特性适合大规模部署；扩展性上，框架可迁移至设备故障、网络攻击等其他电网异常检测场景。研究团队特别指出，未来可结合边缘计算(Edge Computing)进一步优化实时性能，并将该框架拓展至分布式能源场景。这项成果不仅为电力行业提供了实用工具，也为时间序列异常检测领域树立了新的技术标杆。