文档名：基于组合模型的电力用户用电行为分层分类方法
摘要：针对电网企业对电力用户进行精细化管理需求,提出一种组合模型实现对"正常"、"窃电"、"漏电"和"计量异常"4种用电行为的分层分类.首先,利用电压不平衡度等3维特征对高维用电数据进行降维表征,然后提出磷虾算法优化的一类支持向量机KH-OC-SVM(krillherdoptimizedone-classsupportvectormachine)分类器将特征向量自动划分为"正常"和"异常"2类,最后利用所提基于密度的K-均值(K-means)聚类算法对"异常"数据进行分析,将其自动划分为"窃电""漏电"和"计量异常"3种异常用电行为.算例结果表明,所提方法能够有效实现电力用户用电行为的自动分类.
作者：肖庆追 李捷 陈鹤峰 魏彩娥 Author：XIAOQingzhui LIJie CHENHefeng WEICai'e
作者单位：广东金融学院互联网金融与信息工程学院,广州510520广东工业大学应用数学学院,广州510520广东金融学院创业教育学院,广州510520
刊名：电力系统及其自动化学报 ISTICPKU
Journal：ProceedingsoftheCSU-EPSA
年，卷(期)：2023, 35(5)
分类号：TP393
关键词：异常用电 分层分类 特征提取 基于密度的K-均值聚类 磷虾算法
机标分类号：TP391.41TP181TM714.3
在线出版日期：2023年6月20日
基金项目：广东省高等教育教学研究和改革项目基于组合模型的电力用户用电行为分层分类方法[
期刊论文] 电力系统及其自动化学报--2023, 35(5)肖庆追 李捷 陈鹤峰 魏彩娥针对电网企业对电力用户进行精细化管理需求,提出一种组合模型实现对"正常"、"窃电"、"漏电"和"计量异常"4种用电行为的分层分类.首先,利用电压不平衡度等3维特征对高维用电数据进行降维表征,然后提出磷虾算法优化的一...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
基于组合模型的电力用户用电行为分层分类方法 Hierarchical Classification Method for Power Consumption Behavior of Power Users Based on Combination Model
基于组合模型的电力用户用电行为分层分类方法.pdf
- 文件大小:
- 1022.43 KB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
