DOI: 10.12187/2020.04.011
一种基于电力大数据的反窃电预测方法
金保华
张明星
吴怀广
石永生
1.郑州轻工业大学计算机与通信工程学院,河南郑州4500012.郑州轻工业大学计算机与通信工程学院,河南郑州4500013.郑州轻工业大学计算机与通信工程学院,河南郑州4500014.郑州轻工业大学计算机与通信工程学院,河南郑州450001
摘要：针对传统的反窃电预测方法准确度低的问题,提出了一种基于电力大数据的反窃电预测方法.该方法根据异常规则构造窃电数据样本,引入线损率增长率这一约束条件,使用4种机器学习分类算法分别在电压、电流和功率因数数据集上构建预测模型,将其输出的数据异常用户与线损异常用户相结合,输出疑似窃电用户清单.实验结果表明,该方法预测准确度令人满意,在疑似窃电用户识别方面是高效可行的.
关键词：反窃电预测异常规则分析电力大数据线损率增长率
分类号：TM73(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：国家自然科学基金(61672470)国家自然科学基金(61802350)国家重点研发计划(2016YFE0100600)国家重点研发计划(2016YFE0100300)
论文发表日期：2020-08-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 81-87,95 )
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