本文選題：用電量異常分析　切入點(diǎn)：密度聚類　出處：《電力系統(tǒng)自動(dòng)化》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：如何科學(xué)、準(zhǔn)確地識(shí)別異常用電量對(duì)于改善電力系統(tǒng)用電管理至關(guān)重要。文中提出一種基于密度聚類技術(shù)的電力系統(tǒng)用電量異常分析算法。該算法通過(guò)基于密度的聚類技術(shù)和局部離群點(diǎn)要素給出異常用電波動(dòng)區(qū)間的離群度,利用關(guān)聯(lián)分析法構(gòu)造關(guān)聯(lián)規(guī)則,同時(shí)給出其關(guān)聯(lián)規(guī)則支持度,并結(jié)合當(dāng)前用電量綜合分析獲取異常用電得分。最后以異常用電百分比實(shí)現(xiàn)用電量信息異常情況的快速、可靠分析。仿真和實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明該異常分析算法能夠高效識(shí)別用電信息異常數(shù)據(jù),從而提高用電量異常分析的準(zhǔn)確率。
[Abstract]:How science, Accurate identification of abnormal power consumption is very important to improve power management. In this paper, an algorithm of power consumption anomaly analysis based on density clustering technology is proposed. The algorithm is based on density clustering technology. And the element of local outliers give the outliers of anomalous electricity fluctuation interval. The association rules are constructed by using association analysis method, and the support degree of association rules is given, and the abnormal power consumption score is obtained by combining with the current electricity consumption comprehensive analysis. Finally, the abnormal power consumption information is realized quickly by the percentage of abnormal electricity consumption. The simulation and experimental results show that the anomaly analysis algorithm can effectively identify the abnormal data of power consumption information, thus improving the accuracy of abnormal analysis of electricity consumption.
【作者單位】： 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與網(wǎng)絡(luò)化控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(重慶郵電大學(xué));
【基金】：重慶市研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(CYS15158) 國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(SGJSSZOOFZJS1501091) 重慶市基礎(chǔ)與前沿研究計(jì)劃(cstc2015jcyjA40007)~~
【分類號(hào)】：TM73

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 程文琛;胡學(xué)鋼;;獨(dú)立于應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫(kù)聚類技術(shù)[J];合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年07期

2 任利寧;;使用聚類技術(shù)提高Web訪問(wèn)效率[J];機(jī)械管理開(kāi)發(fā);2006年04期

3 洪朝群;陳亮;馮怡鵬;吳健;;一種融合反向交叉預(yù)測(cè)的QoS預(yù)測(cè)方法[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年S2期

4 ;[J];;年期

相關(guān)會(huì)議論文 前2條

1 宿太學(xué);呂天陽(yáng);張錫哲;王鉦旋;徐長(zhǎng)青;;一個(gè)集成多種聚類技術(shù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的整體設(shè)計(jì)方案和基本模塊實(shí)現(xiàn)[A];第十二屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

2 王s，

本文編號(hào)：1620721