发表服务
电力窃漏电用户自动识别6.1背景与挖掘目标6-1150.256-26-3MATLAB6-1MATLAB6-2ID2010/4/10:0103190010000451100011352010/4/218:4403190010000451100011522010/4/218:4703190010000451100011432010/4/218:47...
第19章电力窃漏电用户自动识别V1.doc,《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第19章PAGE\*MERGEFORMAT145第19章电力窃漏电用户自动识别19.1背景与挖掘目标传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户窃电等手段来...
电力窃漏电用户自动识别参考书：《Python数据分析与挖掘实战》工具：Pycharm2019.2.2+Anaconda3(导入需要的库及Python.exe)新建工程如下：1.背景与数据分析目的a.通过电力系统采集到的数据，提取出窃漏电用户的关键特征，b.构建窃漏电用户的识别模型:以实现...
第6章电力窃漏电用户自动识别.PDF,《MATLAB数据分析与挖掘实战》第6章第6章电力窃漏电用户自动识别6.1背景与挖掘目标传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户窃电等手段来发现窃电或计量装置故障。但这种方法对...
电力窃漏电用户自动识别参考书：《Python数据分析与挖掘实战》工具：Pycharm2019.2.2+Anaconda3(导入需要的库及Python.exe)新建工程如下：1.背景与数据分析目的a.通过电力系统采集到的数据，提取出窃漏电用户的关键特征，b.构建窃漏电用户...
一、背景与挖掘目标相关背景自查二、分析方法与过程1、EDA（探索性数据分析）1.分布分析2.周期性分析2、数据预处理1.数据清洗过滤非居民用电数据，过滤节假日用电数据（节假日用电量明显
电力企业的窃漏电用户自动识别6.1背景与挖掘目标传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户窃电等手段来发现窃电或计量装置故障。但这种方法对人的依赖性太强，抓窃查漏的目标不明确。目前很多供电...
Python数据挖掘015-电力窃漏电自动识别本项目的目标是通过电量异常数据，负荷异常数据，终端报警数据，主站报警，线损异常数据等信息，建立数据分析模型，来实时检测窃漏电情况或发现计量装置故障的作用。
2.2过程整理从电力计量自动化系统、营销系统有选择性地抽取部分大用户用电负荷、终端报警及违约窃电处罚信息等原始数据。对样本数据探索分析，剔除不可能存在窃漏电行为行业的用户，即白名单用户，初步审视正常用户和窃漏电用户的用电特征。
王玉豪樊一辰孙志航【摘要】力窃漏电用户自动识别通过现有的电力计量自动化系统能够采集到各相电流、电压、功率因数等用电负荷数据以及用电异常等终端报警信息。利用LM神經网络建立数据分析模型，来实时监测窃漏电情况和发现计量装置的故障。
电力窃漏电用户自动识别6.1背景与挖掘目标6-1150.256-26-3MATLAB6-1MATLAB6-2ID2010/4/10:0103190010000451100011352010/4/218:4403190010000451100011522010/4/218:4703190010000451100011432010/4/218:47...
第19章电力窃漏电用户自动识别V1.doc,《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第19章PAGE\*MERGEFORMAT145第19章电力窃漏电用户自动识别19.1背景与挖掘目标传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户窃电等手段来...
电力窃漏电用户自动识别参考书：《Python数据分析与挖掘实战》工具：Pycharm2019.2.2+Anaconda3(导入需要的库及Python.exe)新建工程如下：1.背景与数据分析目的a.通过电力系统采集到的数据，提取出窃漏电用户的关键特征，b.构建窃漏电用户的识别模型:以实现...
第6章电力窃漏电用户自动识别.PDF,《MATLAB数据分析与挖掘实战》第6章第6章电力窃漏电用户自动识别6.1背景与挖掘目标传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户窃电等手段来发现窃电或计量装置故障。但这种方法对...
电力窃漏电用户自动识别参考书：《Python数据分析与挖掘实战》工具：Pycharm2019.2.2+Anaconda3(导入需要的库及Python.exe)新建工程如下：1.背景与数据分析目的a.通过电力系统采集到的数据，提取出窃漏电用户的关键特征，b.构建窃漏电用户...
一、背景与挖掘目标相关背景自查二、分析方法与过程1、EDA（探索性数据分析）1.分布分析2.周期性分析2、数据预处理1.数据清洗过滤非居民用电数据，过滤节假日用电数据（节假日用电量明显
电力企业的窃漏电用户自动识别6.1背景与挖掘目标传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户窃电等手段来发现窃电或计量装置故障。但这种方法对人的依赖性太强，抓窃查漏的目标不明确。目前很多供电...
Python数据挖掘015-电力窃漏电自动识别本项目的目标是通过电量异常数据，负荷异常数据，终端报警数据，主站报警，线损异常数据等信息，建立数据分析模型，来实时检测窃漏电情况或发现计量装置故障的作用。
2.2过程整理从电力计量自动化系统、营销系统有选择性地抽取部分大用户用电负荷、终端报警及违约窃电处罚信息等原始数据。对样本数据探索分析，剔除不可能存在窃漏电行为行业的用户，即白名单用户，初步审视正常用户和窃漏电用户的用电特征。
王玉豪樊一辰孙志航【摘要】力窃漏电用户自动识别通过现有的电力计量自动化系统能够采集到各相电流、电压、功率因数等用电负荷数据以及用电异常等终端报警信息。利用LM神經网络建立数据分析模型，来实时监测窃漏电情况和发现计量装置的故障。
发表服务