应用大数据的居民用电客户电量异常检测

摘要：

针对目前用电营业精益化管理不完善的问题,基于居民客户的用电量数据,运用k-shape聚类算法,按照用电类别及地域类型分类开展居民用电特征刻画,实现对居民用电客户特征进行精准划分.在此基础上,进一步利用孤立森林算法实现识别用电量异常的客户,智能协助管理人员发现异常用电行为及疑似电价执行差错等问题.提炼可实际落地应用的高质量、有价值、可变现的优秀大数据成果,进而堵塞用电营业管理漏洞,提升客户用电管理水平,助力泛在电力物联网建设对内促进质效提升的目标.

关键词：居民用电客户、异常检测、孤立森林

所属期刊栏目：39

分类号：TM744(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2023-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：193-196