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摘要:
针对目前不同行业不同用电类别的专变用户存在多种多样的用电行为,在用户用电异常分析的过程中,无法准确地判定出当前用户的用电行为是否异常的现状,提出了一种基于用户日负荷数据运用数据挖掘算法而建立的用电模式异常识别方法.该方法以用户日瞬时量数据为研究对象,首先对数据进行预处理和归一化,引进改进后的K-means聚类算法构建单一用户历史用电模式;其次利用用户测试数据到簇中心点的距离大于该簇的阈值半径定义为异常用户.最终通过量化的概率指标输出用户是否为用电模式异常,以此作为稽查人员判定用户用电异常的依据和参考.利用该方法对某供电单位专变用户进行用电行为异常进行判定,结果表明该方法处理效率较高,而且异常判别简单快捷,具有很好的实用价值.
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文献信息
篇名 基于用户负荷的用电模式分析方法
来源期刊 计算机与数字工程 学科 经济
关键词 负荷 用电行为 用电模式 K-means聚类 数据挖掘
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 工程实践
研究方向 页码范围 1279-1282
页数 4页 分类号 F407.61
字数 2634字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2019.05.052
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 陈广开 9 84 3.0 9.0
2 邓明斌 2 7 2.0 2.0
3 徐志淼 2 7 2.0 2.0
4 谭致远 2 2 1.0 1.0
5 韩玮 2 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
负荷
用电行为
用电模式
K-means聚类
数据挖掘
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
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47579
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