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摘要:
非技术性损失已经成为影响电力公司收益和电能质量的重要因素.提出了一个基于不同用户类型的含离线参数优选和在线异常检测的非技术性损失检测方法.错分训练样本后,可以得出用户异常的实时检测结果,同时随着历史数据的更新,使检测率在运行过程中逐渐达到最优.选取支持向量机算法进行异常检测,并通过遗传算法求出针对不同用户的最优参数,以提高用户的异常检测率.在具体算例中,实时检测系统通过对检测准确率和异常误检率指标的评估,验证该检测方法在周期更新中的性能稳定性和降低电力公司成本方面的优势.
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文献信息
篇名 针对非技术性损失的智能用电异常检测方法
来源期刊 华东电力 学科 工学
关键词 非技术性电能损失 用电异常检测 支持向量机算法
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目 电网技术
研究方向 页码范围 650-656
页数 7页 分类号 TM-9
字数 5611字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘念 华北电力大学电气与电子工程学院 51 1140 18.0 32.0
2 刘杰 华北电力大学电气与电子工程学院 20 113 6.0 10.0
3 侯跃斌 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
非技术性电能损失
用电异常检测
支持向量机算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华东电力
月刊
1001-9529
31-1479/TM
大16开
上海市邯郸路171号
4-477
1972
chi
出版文献量(篇)
5669
总下载数(次)
8
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