基于数据挖掘判别用电类别异常的分析与研究

金昌铉; 朱宇龙; 马博; 刘森; 黎晚晴; 陈玲娜

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基于数据挖掘判别用电类别异常的分析与研究

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摘要

随着电网企业全面实现智能电表全覆盖和低压集抄全覆盖,产生了海量实时的计量数据,这些数据通过分析挖掘技术,可在辅助电网规划、电网运行状态监控、负荷预测等方面发挥价值。然而,利用传统的统计分析挖掘技术,较难处理如此海量的计量数据,也无法识别异常数据蕴藏的企业经营风险问题,因此,有必要引入大数据分析挖掘技术,运用分类预测算法进行异常分析,有效识别电网高价值用户的用电类别异常。对电网企业用户如高耗能行业用户、一般工商业用户、大工业用户以及居民用户的用电数据进行深入研究,从宏观和微观角度分别对用电行为数据进行特征提取和行为分析,刻画出不同用电类别用户的负荷曲线,归纳用电行为特征,运用有效监督的数据挖掘算法构建用电类别异常识别模型,并和用户档案中的用电类别数据进行核对,找出异常数据,辅助识别电能计算装置使用异常、用户档案信息错乱和电费收取错误等异常。

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来源
《科技与创新》 |2020年第10期|P.14-1719|共5页
作者
金昌铉; 朱宇龙; 马博; 刘森; 黎晚晴; 陈玲娜;
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作者单位

中国南方电网有限责任公司广东广州510000;

中国南方电网有限责任公司广东广州510000;

中国南方电网有限责任公司广东广州510000;

中国南方电网有限责任公司广东广州510000;

南方电网数字电网研究院有限公司广东广州510000;

南方电网数字电网研究院有限公司广东广州510000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统规划;
关键词
用电行为; 数据挖掘; 日负荷曲线; 决策树算法;

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