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摘要:
针对目前供电企业营销稽查主要依靠人工巡检等被动方法而无法及时发现电价执行异常用户的现状,构建了基于数据挖掘技术的电价执行在线稽查模型。该模型以计量营销等海量用电数据为研究对象,首先利用 K-means 聚类算法构建典型用电轨迹模块,用以识别客户的典型用电模式;其次,利用马氏距离判别算法构建电价异常辨别模块,用以辨别电价执行异常用户;模型的输出为电价执行异常嫌疑用户,可为电力稽查人员提供稽查的范围及依据。利用该方法对中国南方某区域电网进行电价执行营销稽查,结果表明其能快速诊断电价执行异常用户,具有良好的实用性和可行性。下一步的研究重点是采用分布式计算方法来提高计算速度,以及通过调整判别阈值、增加异常判别方法来进行辅助稽查。
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文献信息
篇名 基于数据挖掘技术的电价执行在线稽查模型
来源期刊 广东电力 学科 经济
关键词 营销稽查 电价执行 数据挖掘 聚类分析 判别分析
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 108-112
页数 5页 分类号 F407.61
字数 4301字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-290X.2016.01.021
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 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
7 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
营销稽查
电价执行
数据挖掘
聚类分析
判别分析
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
广东电力
月刊
1007-290X
44-1420/TM
大16开
广州市东风东路水均岗8号
1988
chi
出版文献量(篇)
5373
总下载数(次)
16
总被引数(次)
27406
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