基于高维随机矩阵的异常用电行为识别方法

• 作者: 刘攸坚 刘长江 吴远超 李自怀 王鹏 邱凌 韦景康
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 异常用电 窃电行为 非技术性损失 行为识别 高维随机矩阵 谱密度函数 大数据
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 电网运行与控制
• 页码范围: 78-85
• 页数: 8页
• 分类号: TM711.2
• 字数: 4277字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2019.006.011

摘要

基于高维随机矩阵理论,提出一种用户异常用电行为识别方法.该方法利用电网用户侧大数据构建高维随机矩阵,得出其矩阵特征值的谱分布和谱密度函数,通过M-P定律和单环定律判断样本数据有无异常;并通过平均谱半径确定用户用电异常时间区段.通过对某电网公司某台区近一年半的日用电量和有功功率数据进行分析,验证该方法的准确性和有效性.结果 表明该方法能解决传统异常用电行为识别方法耗费人力大、时效性差及识别不精准等问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱凌		3	6	2.0	2.0
2	王鹏		34	52	4.0	6.0
3	刘攸坚		7	6	2.0	2.0
4	刘长江		3	0	0.0	0.0
5	韦景康		4	3	1.0	1.0
6	吴远超		1	0	0.0	0.0
7	李自怀		1	0	0.0	0.0