NTL-Unet:一种基于卫星的方法,用于使用Sentinel-2图像和机器学习来检测电力分配中的非技术性损失
Matheus Felipe Gremes1, Renato Couto Gomes2, Andressa Ullmann Duarte Heberle2
1Department of Chemical Engineering, State University of Maringá (UEM), Maringá 87020-900, PR, Brazil.
本研究介绍了一种轨道监测系统,用于使用卫星数据和人工智能检测电网中的非技术损失 (NTL). 该系统准确地识别城市区域,改善了对潜在的能源盗窃和基础设施问题的检测.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 计算机科学 计算机科学
背景情况:
- 发电网中的非技术性损失 (NTL) 构成重大经济挑战.
- 准确识别NTL对于电网效率和收入保护至关重要.
- 现有的NTL检测方法往往缺乏精度和可扩展性.
研究的目的:
- 开发和验证轨道监测系统,用于量化发电网中的非技术损失 (NTL).
- 利用卫星图像和先进的人工智能技术进行精确的城市区域细分.
- 提高识别潜在电力盗窃或基础设施违规情况的地区的可靠性.
主要方法:
- 利用Sentinel-2卫星图像进行数据采集.
- 采用计算机视觉和机器学习来准确划分城市区域.
- 集成的云移除技术和OpenStreetMap面具用于预注释.
- 在法国和巴西的各种数据集上测试了系统.
主要成果:
- 在培训数据集 (法国) 上实现了0.9210的雅卡德指数 (IoU).
- 在测试数据集 (巴西) 上达到0.88的雅卡德指数 (IoU).
- 在不同地区的城市区域细分方面表现出高效率和弹性.
结论:
- 开发的轨道监测系统通过精确划分城市区来有效量化NTL.
- 该系统可靠地识别了公用事业覆盖范围之外的区域,并指出了潜在的违规行为.
- 这种方法为缓解NTL和改善电网管理提供了一个有希望的解决方案.
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