基于人工智能的非技术损失检测挑战：综述
人工智能
2017-07-26 v3
摘要
对非技术损失(NTL)（包括窃电、故障电表或计费错误）的检测已引起电气工程与计算机科学领域研究人员越来越多的关注。NTL对经济造成显著危害，在某些国家其可能占到总配电量的40%。主要研究方向是利用人工智能预测某用户是否导致NTL。本文首先概述了NTL的定义及其对经济的影响，包括电力供应商收入和利润的损失以及电网稳定性和可靠性的降低。随后对最先进的研究工作进行了最新且全面的综述，涵盖所采用的算法、特征与数据集。最后指出了NTL检测中的关键科学与工程挑战，并建议了未来可能的解决途径。
引用
@article{arxiv.1606.00626,
title = {The Challenge of Non-Technical Loss Detection using Artificial Intelligence: A Survey},
author = {Patrick Glauner and Jorge Augusto Meira and Petko Valtchev and Radu State and Franck Bettinger},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.00626},
year = {2017}
}