隨著能源需求量的不斷增大,能源短缺問題變得越來越嚴(yán)峻,電力這項基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)作為能源工業(yè)的重要組成部分,越來越成為國家關(guān)心的話題,而在利益的驅(qū)動下,出現(xiàn)了很多諸如竊電、漏電的異常用電行為,這些行為不僅會嚴(yán)重威脅經(jīng)濟發(fā)展,還會擾亂正常的供電用電秩序。雖然供電企業(yè)也在不斷提高自身的科學(xué)技術(shù)水平,將各種計算機通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用在在電力運營管理方面,但是傳統(tǒng)的方法仍然相對落后。而電力系統(tǒng)的存儲設(shè)備中積累了大量的電能計量數(shù)據(jù),如何充分利用這些數(shù)據(jù),并通過數(shù)據(jù)挖掘手段挖掘出其大量的潛在價值,對于協(xié)助電力企業(yè)掌握用戶用電特征、檢測異常用電行為,改善傳統(tǒng)手段經(jīng)常出現(xiàn)漏判、誤判的不良監(jiān)測效果等具有顯著意義。針對這些問題,本文展開了基于數(shù)據(jù)挖掘方法的異常用電行為診斷方法的分析與研究。1.對異常用電特征的初步探索與分析。本文首先討論了數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)理論,并分析了在其電力領(lǐng)域的應(yīng)用情況,構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)挖掘的異常用電檢測閉環(huán)應(yīng)用機制。從原因、方式等方面對異常用電行為做出相關(guān)分析,并初步探索了異常用電的特征,分析了異常用電和正常用電在用電量方面的特征差異。2.基于FCM聚類分析的異常用電嫌疑用戶初步篩選。針對最佳聚類數(shù)... 

【文章來源】：東華大學(xué)上海市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

正常用電量變化趨勢

正常用電

16圖 2-5 正常用電量移動平均差分（2）正常用電到異常用電的電量特征分析圖 2-6、2-7 和 2-8 顯示了異常用電用戶的用電量特征，分別為從正常用電到異常用電的電量走勢、移動平均走勢和移動平均差分。由圖 2-6 可知，正常用電到異常用電的電量整體呈現(xiàn)不斷下降的趨勢，圖中用戶從第 45 天開始出現(xiàn)下降的走勢，之后一直持續(xù)下降，圖 2-7 的移動平均數(shù)據(jù)呈現(xiàn)了更加明顯的下降趨勢，而移動平均差分的連續(xù)下降超過 0.04，最高達(dá)到 0.09 以外，其連續(xù)上升或下降范圍較大。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2942785