文档名：基于大数据和机器学习的用电异常行为分析系统
摘要：用户用电异常行为不仅对接入设备和用户本身产生影响,更会危及电网的正常运行,因此对用电异常行为的分析至关重要.基于大数据和机器学习技术,设计了一种用电异常行为分析系统,并提出了系统设计的总体框架和相关配置.所设计系统对用户用电的用电量、电压质量、负载及三相不平衡率、无功及功率因数等方面可以进行异常分析,并以可视化的方式向管理员和用户展示.同时,对高风险用户进行预警和跟踪处理,对窃电行为展开调查分析.本系统可以有效分析用户用电异常行为及进行窃电预警,对电网稳定运行起到关键作用.
作者：杨铮宇Author：YangZhengyu
作者单位：云南电网有限责任公司计量中心,昆明650051
刊名：电测与仪表 ISTICPKU
Journal：ElectricalMeasurement&Instrumentation
年，卷(期)：2023, 60(6)
分类号：TM71
关键词：用电异常行为 大数据 机器学习 聚类分析 窃电预警
机标分类号：TM727TM938TP391.41
在线出版日期：2023年6月29日
基金项目：南方电网有限公司科技项目基于大数据和机器学习的用电异常行为分析系统[
期刊论文] 电测与仪表--2023, 60(6)杨铮宇用户用电异常行为不仅对接入设备和用户本身产生影响,更会危及电网的正常运行,因此对用电异常行为的分析至关重要.基于大数据和机器学习技术,设计了一种用电异常行为分析系统,并提出了系统设计的总体框架和相关配置.所设...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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