基于粒子群优化与嵌套潮流分析的配电网非技术损耗智能检测专家系统

为解决配电网中因窃电和电表误差导致的非技术损耗(NTL)问题，研究人员开发了一种集成粒子群优化(PSO)与嵌套潮流分析(PF)的专家系统。该系统通过智能电表(SM)数据、电网拓扑和变压器读数，实现了对异常用电的精准定位，在模拟场景中主动功率(AP)估计误差低至0.1391 kW，实际数据验证误差不超过0.1028 kW。该研究为电力公司提供了可部署于边缘设备的实时检测方案，显著提升反窃电效率。

　　

电力盗窃和计量设备故障导致的非技术损耗(NTL)长期困扰全球电网运营商，仅发展中国家每年因此损失超百亿美元。传统检测方法依赖人工巡检或静态机器学习模型，难以应对动态变化的窃电手段，且高误报率增加了运营成本。随着智能电表(SM)普及和边缘计算技术发展，实时监测电网异常成为可能，但如何在海量数据中精准定位损耗源头仍是行业难题。

研究人员提出了一种突破性解决方案——将仿生优化算法与电网物理模型深度融合。该系统创新性地采用粒子群优化(PSO)模拟鸟群觅食行为，在数百万种可能的用电组合中快速锁定异常值，再通过嵌套潮流分析(PF)验证电网节点间的能量守恒关系。这种"智能筛选+物理验证"的双重机制，使得即便在光伏(PV)并网等复杂场景下，仍能保持0.1kW级检测精度。实验显示，当用户实际用电为零时，系统AP/RP估计误差仅0.8095kW/0.0944kVAr，有效避免了误判。

关键技术包括：1)基于电网拓扑的分布式状态估计(SE)框架；2)改进型PSO算法处理高维优化问题；3)边缘计算架构实现实时分析。研究团队开发了专用电网模拟器，测试了不同规模(从小区到城市级)、不同渗透率(0-100% PV)的245种场景，并采用真实用电数据集验证。

功率估计性能
在零功耗场景中，算法表现出色，AP/RP误差曲线紧贴坐标轴(图6)。对于1.004kW平均负载的模拟数据，最大AP误差0.1391kW；真实电网5.1333kW负载下误差降至0.1028kW，证明算法对测量噪声具有鲁棒性。

计算性能
边缘设备完成单次分析仅需2.3秒，满足实时性要求。PSO种群规模设为50时，收敛速度与精度达到最优平衡。

实际部署挑战
研究指出拓扑不确定性是主要误差来源，建议结合GIS系统提升精度。隐私保护方面采用本地化处理，原始数据不出小区。

这项发表于《Expert Systems with Applications》的研究，首次将群体智能引入配网损耗检测领域。其方法论价值在于：1)建立可解释的物理-数据融合模型；2)为边缘计算在电力系统中的应用提供范式。对电网企业而言，该技术无需新增硬件，仅通过软件升级即可提升反窃电效率15%以上。未来可扩展至微电网和综合能源系统监测，助力全球能源数字化转型。