-
题名一种基于电力大数据的反窃电预测方法
被引量：5
- 1
-
-
作者
金保华
张明星
吴怀广
石永生
-
机构
郑州轻工业大学计算机与通信工程学院
-
出处
《轻工学报》
CAS
2020年第4期81-87,95,共8页
-
基金
国家自然科学基金项目(61672470,61802350)
国家重点研发计划项目(2016YFE0100600,2016YFE0100300)。
-
文摘
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
-
Keywords
prediction of anti-electricity stealing
abnormal rule analysis
big data of electric power
growth rate of line loss rate
-
分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
-
