Yapay zeka sinir ağları kullanılarak dağıtım şebekelerinde enerji hırsızlığının tespiti ve lokalizasyonu

Bu çalışma, dağıtım ağlarında yaygın olan teknik olmayan kayıpları, özellikle enerji kaçakçılığını ve hırsızlığı araştırıyor. Yapay zeka nöron ağı ve ileri yayılım yöntemi kullanarak hırsızlık olaylarının doğru tespiti ve lokalizasyonu için yeni bir yaklaşım önermektedir. Akıllı enerji sayaçlarından ve merkezi bir sunucuya bağlı bilgi işlem biriminden oluşan simüle edilmiş bir akıllı ağ kullanılır. Yük verileri, gerilim düşümü ölçümleri ve enerji akışı verilerinin analizi yoluyla teknik kayıplar belirlenir ve optimum gerilim düşümü değerleri hesaplanır. MATLAB'de uygulanan önerilen nöron ağı algoritması, hırsızlık konumlarını belirlemek için ideal ve gerçek voltaj düşüşlerini karşılaştırır. Endüstri standardı denklem tabanlı algoritmalarla karşılaştırmalı analiz, nöron ağı yaklaşımının üstün algılama doğruluğunu gösterir. Önceden belirlenmiş voltaj düşüş değerlerine dayalı sabit algoritmaların aksine, nöron ağı değişen yük koşullarına uyum sağlayarak sağlam ve güvenilir bir hırsızlık tespit mekanizması sunar. Beklenen verileri kullanarak nöron ağının sürekli eğitimi, optimum performansı sürdürmek için gereklidir. İlgili ağ verilerini ve müşteri yük profillerini içeren düzenli güncellemeler, hırsızlık tespit doğruluğunu ve verimliliğini artırabilir. Bu çalışmanın bulguları, dağıtım şebekelerinde enerji hırsızlığı ve dolandırıcılıkla mücadelede devam eden çabalara katkıda bulunmaktadır. Önerilen nöron ağı tabanlı metodoloji, enerji sağlayıcılarını teknik olmayan kayıpları etkili bir şekilde azaltma konusunda güçlendirerek, hassas hırsızlık lokalizasyonu için umut verici bir çözüm sunar. Gelecekteki araştırmalar, nöron ağının eğitim sürecini daha da iyileştirmek için yenilikçi teknikleri keşfederek, gelişmiş genel performans ve daha yüksek tespit oranları hedefliyor. anahtar kelimeler: Hırsızlık Enerjisi, Sinir Ağı, Dağıtım Sistemi, Trafo, kaçak akım, Düşme gerilimi