基于用电周期分析的通信基站窃电检测方法

摘要

通讯基站的供电系统相对独立，其运维主要依靠远程监控和人工定期巡检。偏远地区基站供电线路安防能力薄弱，非法搭接窃电通常会被基站电力负荷时序波动所掩盖。基于基站窃电行为通常会引发负荷异常抬升并伴随日周期强度同步衰减的特性，提出一种基于用电周期分析的通信基站窃电检测方法。首先采用滑动窗口构建时序特征矩阵作为网络输入，同时结合贝叶斯优化对长短期记忆（long short-term memory, LSTM）神经网络超参数进行全局寻优；其次通过设计均方误差与日周期强度的双维评价体系，利用核密度估计方法确定动态阈值，有效区分窃电异常与正常负荷波动；最后，基于某地区基站运行数据验证。仿真实验结果表明，该方法在复杂工况下仍能保持优越的窃电定位精度，与传统检测方法相比具有更低的误报率。

关键词

用电周期 / 通信基站 / 窃电检测 / 贝叶斯优化 / 长短期记忆神经网络