10.3969/j.issn.1001-5922.2023.06.036
基于数据潜在规律挖掘的用户侧窃电智能监测技术优化
提出基于数据潜在规律挖掘的用户侧窃电行为识别方法.在数据清洗的基础上,利用拉格朗日插值法对缺失数据实施插值填补操作,利用最小-最大标准化方法对插值处理后的用电数据实施标准化处理.然后基于主成分分析设计用户侧用电数据潜在规律挖掘过程,将挖掘结果作为基于L0 稀疏超图半监督学习的窃电行为识别方法的识别样本,识别用户用电行为是否存在窃电行为.结果显示:该方法可准确识别用户侧窃电行为,对多个用户用电行为的识别结果符合实际.当正则化参数为0.85 时,其对用户侧用电行为的识别结果最可靠.
数据挖掘、潜在规律、用户侧、识别
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TP391(计算技术、计算机技术)
2023-08-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
150-154