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基于水电用量的异常用户检测方法的研究
被引量：
2
1
作者
罗飞鹏
金慧颂
任建
《电力与能源》
2015年第3期355-359,共5页
传统的水电用户异常检测分别在用水和用电系统中进行,容易造成检测结果不准确或漏检。如何有效检测水电异常用户,对电力系统和用水系统提出了新的考验。以实际的水电用户数据为样本,对比了水电比聚类分析法、水量电量二维向量聚类分析...
传统的水电用户异常检测分别在用水和用电系统中进行,容易造成检测结果不准确或漏检。如何有效检测水电异常用户,对电力系统和用水系统提出了新的考验。以实际的水电用户数据为样本,对比了水电比聚类分析法、水量电量二维向量聚类分析法和基于SVM的异常检测法,并充分结合水量、电量数据,进行异常水电用户检测。结果表明,对于城市居民用户,相比其它两种算法,基于SVM的异常检测法可以更加准确、高效的检测出异常水电用户。
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关键词
水电用户
异常检测
聚类分析
SVM
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职称材料
题名
基于水电用量的异常用户检测方法的研究
被引量：
2
1
作者
罗飞鹏
金慧颂
任建
机构
国网宁波供电公司
宁波永耀信息科技有限公司
出处
《电力与能源》
2015年第3期355-359,共5页
文摘
传统的水电用户异常检测分别在用水和用电系统中进行,容易造成检测结果不准确或漏检。如何有效检测水电异常用户,对电力系统和用水系统提出了新的考验。以实际的水电用户数据为样本,对比了水电比聚类分析法、水量电量二维向量聚类分析法和基于SVM的异常检测法,并充分结合水量、电量数据,进行异常水电用户检测。结果表明,对于城市居民用户,相比其它两种算法,基于SVM的异常检测法可以更加准确、高效的检测出异常水电用户。
关键词
水电用户
异常检测
聚类分析
SVM
Keywords
water
/
electricity
users
anomaly
detection
clustering
analysis
SVM
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于水电用量的异常用户检测方法的研究
罗飞鹏
金慧颂
任建
《电力与能源》
2015
2
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