【摘 要】
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目前窃电行为普遍存在,如何提高用户用电系统的窃电辨识能力是电力公司一直关注的热点问题;随着智能电表在各地区的普及,数据挖掘等大数据分析技术在用电数据处理上的应用越
【机 构】
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国网浙江长兴县供电有限公司,中国计量大学机电工程学院
【基金项目】
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浙江省自然科学基金青年科学基金项目(LQ17E070003)
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目前窃电行为普遍存在,如何提高用户用电系统的窃电辨识能力是电力公司一直关注的热点问题;随着智能电表在各地区的普及,数据挖掘等大数据分析技术在用电数据处理上的应用越来越受到重视;针对电力公司亟待解决的反窃电问题,在研究支持向量机原理和分析用电数据特性的基础上,将One-class SVM算法引入到疑似窃电判断当中,提出了一种将电量波动特征和One-class SVM结合的窃电辨识模型;首先提出改进的电量数据波动系数来表征电量波动,然后设计了基于One-class SVM窃电辨识方案;提出一种以电量波动系数作
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