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摘要:
针对传统的电价执行稽查方法存在着一定的人为因素和随意性的不足,提出了一种基于密度聚类分析和Fréchet判别分析的电价执行稽查方法。首先,从计量营销一体化系统中提取电力用户用电数据,利用数据预处理模块对其进行预处理;其次,利用密度聚类分析技术,根据电力用户月用电量邻域内的户数密度,选取高户数密度样本作为k-means聚类算法的最优初始聚类中心并根据组合聚类评价指标确定最佳聚类数,从而构建不同营业区域、不同用电类别的典型电力用户月用电量轨迹曲线;然后,采用基于 Fréchet 距离判别的分析方法对待稽查用户进行辨别分析,包括:1)计算新样本与典型月用电量轨迹的Fréchet 距离,设定合理的距离判别阈值;2)计算每个用户用电异常嫌疑系数和判别吻合系数,分别设定阈值,确定电价异常用户。通过某供电企业的应用实例,文中提出的电价执行稽查方法的稽查准确率为83.33%,优于传统稽查方法的稽查结果(28.57%);异常用户嫌疑系数普遍较高,判别吻合系数相对较低。实例验证了所提稽查方法的准确性和有效性。
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文献信息
篇名 基于密度聚类和Fréchet判别分析的电价执行稽查方法
来源期刊 电网技术 学科 工学
关键词 电价稽查 密度 k-means 聚类分析 Fréchet 判别分析 典型月用电量轨迹 异常用户
年,卷(期) 2015,(11) 所属期刊栏目 能源互联网(特约栏目主编 孙宏斌、冯庆东)
研究方向 页码范围 3195-3201
页数 7页 分类号 T65
字数 6052字 语种 中文
DOI 10.13335/j.1000-3673.pst.2015.11.027
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 彭显刚 广东工业大学自动化学院 105 1183 20.0 30.0
2 刘艺 广东工业大学自动化学院 41 423 12.0 19.0
3 林幕群 9 23 3.0 4.0
4 林利祥 广东工业大学自动化学院 7 181 6.0 7.0
5 郑伟钦 广东工业大学自动化学院 3 18 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
电价稽查
密度 k-means 聚类分析
Fréchet 判别分析
典型月用电量轨迹
异常用户
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电网技术
月刊
1000-3673
11-2410/TM
大16开
北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
82-604
1957
chi
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