摘要
本发明公开了一种基于电量线损关系识别间歇性窃电的方法,具体包括以下步骤:S1、数据预处理:获取最近N天台区日线损值数据,以及用户对应日期的日电量数据,S2、模型特征指标提取,S3、基于特征指标构建判别模型,本发明涉及电能计量与采集技术领域。该基于电量线损关系识别间歇性窃电的方法,通过将基于用户电量,台区线损时序数据,提取出更多维度的特征指标,并且基于这些特征指标,所构建的判别模型,可以显著减少输出间歇性窃电嫌疑用户的假阳性的比例,通过基于用户电量,台区线损时序数据,提出了计算4种特征指标集{FL,FE,FP,FR}的具体算法,并基于该特征指标集,可以进一步构建出高效的间歇性窃电判别模型,从而节省大量的人力和时间成本。
技术关键词
台区线损
时序
线损电量
指标
序列
机器学习算法
人工神经网络算法
关系
数据
支持向量机算法
窃电嫌疑
机器学习模型
随机森林
日期
逻辑
电能
人力
频率
系统为您推荐了相关专利信息
U盘
云盘服务器
生物识别模式
公钥基础设施
SIM卡
监督学习方法
参数化人体模板
姿态估计
卷积神经网络提取
人体模型
交通预测方法
地图匹配功能
Dijkstra算法
坐标点
LSTM模型
时间序列预测模型
振动频谱分析
输煤控制系统
系统运行状态
输煤系统