基于Hadoop的窃电预测平台研究

• 作者: 吴毅良
• 来源期刊: 机电信息
• 关键词: 窃电行为预测 Hadoop 大数据 神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 电气工程与自动化
• 页码范围: 20-21
• 页数: 2页
• 字数: 1708字
• 语种: 中文

摘要

讨论了基于Hadoop的窃电预测平台及模型构建的过程,利用Hadoop开源工具建立整套电力大数据预测解决方案,着重研究大数据对窃电行为预测的效果.基于自主搭建的Hadoop大数据平台收集电力企业内部客户用电行为模式相关数据,研究客户用电行为与窃电行为之间的关系.用2014—2015年查处的窃电案例作为资料在Hadoop平台上运用神经网络算法进行训练建模,用2016年的最新案例做效果检验,结果证明,对比随机抽样该方法可以获得较为明显的窃电查处提升率,且自主搭建的Hadoop大数据平台能很好地解决实际问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴毅良		11	18	3.0	4.0