作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
如何科学、准确地识别异常用电量对于改善电力系统用电管理至关重要.文中提出一种基于密度聚类技术的电力系统用电量异常分析算法.该算法通过基于密度的聚类技术和局部离群点要素给出异常用电波动区间的离群度,利用关联分析法构造关联规则,同时给出其关联规则支持度,并结合当前用电量综合分析获取异常用电得分.最后以异常用电百分比实现用电量信息异常情况的快速、可靠分析.仿真和实验测试结果表明该异常分析算法能够高效识别用电信息异常数据,从而提高用电量异常分析的准确率.
推荐文章
基于聚类的多运行方式下电力系统稳定器设计
电力系统稳定器
参数设计
多运行方式
聚类
电力系统电磁兼容技术分析
电磁兼容技术
电力系统
干扰控制
绝缘变电站
电力系统自动化及其发展分析
电力系统
自动化技术
发展
基于ABC-BP神经网络的用电量预测研究
人工蜂群算法
BP神经网络
用电量预测
预测算法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于密度聚类技术的电力系统用电量异常分析算法
来源期刊 电力系统自动化 学科
关键词 用电量异常分析 密度聚类 局部离群点要素 关联分析
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 学术研究
研究方向 页码范围 64-70
页数 7页 分类号
字数 7891字 语种 中文
DOI 10.7500/AEPS20160510003
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (101)
共引文献  (495)
参考文献  (15)
节点文献
引证文献  (33)
同被引文献  (190)
二级引证文献  (41)
1980(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1982(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1987(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1988(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2006(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2007(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2008(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2009(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2010(10)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(10)
2011(13)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(13)
2012(10)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(10)
2013(14)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(12)
2014(20)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(18)
2015(14)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(9)
2016(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2017(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2017(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2018(11)
  • 引证文献(9)
  • 二级引证文献(2)
2019(36)
  • 引证文献(17)
  • 二级引证文献(19)
2020(24)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(20)
研究主题发展历程
节点文献
用电量异常分析
密度聚类
局部离群点要素
关联分析
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
电力系统自动化
半月刊
1000-1026
32-1180/TP
大16开
江苏省南京市江宁区诚信大道19号
28-40
1977
chi
出版文献量(篇)
12334
总下载数(次)
31
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导