本文關(guān)鍵詞：應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的反竊電分析

  更多相關(guān)文章： 反竊電 二階聚類 深度學(xué)習(xí) CHAID決策樹 異常分析

【摘要】：目前竊電現(xiàn)象嚴(yán)重且竊電手段先進(jìn),但反竊電手段仍以人工稽核為主,存在工作量大、取證困難和缺乏針對(duì)性等問題。為了解決上述問題,利用供電企業(yè)積累的大量客戶檔案數(shù)據(jù)和歷史用電數(shù)據(jù),通過二階聚類分析竊電用戶的定性特征,用深度學(xué)習(xí)和CHAID決策樹分類評(píng)估用戶的竊電嫌疑概率,根據(jù)異常值分析手段為疑似竊電行為取證提供依據(jù)。實(shí)踐表明,本方案縮小了竊電嫌疑用戶范圍,減少了防竊電的工作量,提高了稽核針對(duì)性,且為供電單位進(jìn)行竊電偵查提供了依據(jù),從而減少了供電企業(yè)財(cái)務(wù)損失,保障電網(wǎng)運(yùn)行安全。
【作者單位】： 國(guó)網(wǎng)重慶市電力公司;北京中電普華信息技術(shù)有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 反竊電 二階聚類 深度學(xué)習(xí) CHAID決策樹 異常分析
【分類號(hào)】：TM73;TP311.13
【正文快照】： 1引言 在電力的供應(yīng)與使用過程中,用電客戶以減 少計(jì)量電能和降低繳納電費(fèi)為目的,采用欠壓法、欠流法、移相法和擴(kuò)差法等手段進(jìn)行電能盜竊,給供電單位造成巨大經(jīng)濟(jì)損失,而且還會(huì)帶來一系列 的用電安全隱患和社會(huì)問題。因此,利用一些智能化硬件設(shè)備和科學(xué)技術(shù)手段開展反竊電，

本文編號(hào)：610677