隨著信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)逐漸應(yīng)用于供電企業(yè),供電企業(yè)在實(shí)現(xiàn)自動化管理的過程中,線損率無法實(shí)現(xiàn)有效控制,而且竊電現(xiàn)象嚴(yán)重影響供電企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益,常用的反竊電措施是以安裝外部監(jiān)測設(shè)備為主,但是,外設(shè)的應(yīng)用成本相對較高,安裝難度復(fù)雜,取得的反竊電效果并不理想,基于此,針對用戶用電數(shù)據(jù)不全面、竊電數(shù)據(jù)無法準(zhǔn)確定位及監(jiān)測等問題,提出利用數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)化反竊電系統(tǒng)的方法,重點(diǎn)對反竊電系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等方面展開研究,以優(yōu)化反竊電系統(tǒng)的方式,解決數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)模型分析等問題,提高反竊電系統(tǒng)的有效性及準(zhǔn)確性。為檢驗(yàn)本次研究的針對性及有效性,在對反竊電系統(tǒng)的應(yīng)用進(jìn)行研究時,是以SQL Server2008為數(shù)據(jù)庫,并從關(guān)系數(shù)據(jù)的角度,對數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)踐應(yīng)用進(jìn)行分析,以構(gòu)建數(shù)據(jù)預(yù)處理算法模塊、PCA算法下用戶用電特征提取的方式,進(jìn)行反竊電算法的應(yīng)用分析,在明確系統(tǒng)用戶管理、用電管理、竊電用戶判別等功能的基礎(chǔ)上,針對反竊電系統(tǒng)在A地區(qū)中的實(shí)踐應(yīng)用效果進(jìn)行分析,實(shí)踐結(jié)果證明,在利用反竊電系統(tǒng)的前提下,可以對用戶用電情況進(jìn)行常態(tài)化檢查及稽查,可以對A地區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選及分析,整改率達(dá)到100%,反竊電系統(tǒng)的應(yīng)用... 

【文章來源】： 張斯祺 遼寧工程技術(shù)大學(xué)

【文章頁數(shù)】：52 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

零火線調(diào)接圖

遼寧工程技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文152.6數(shù)據(jù)挖掘與反竊電模型的融合在反竊電的過程中，由于設(shè)備管理、數(shù)據(jù)更新、取證方式等方面的影響，電力企業(yè)很難對用戶的竊電行為進(jìn)行有效控制�；诖耍敬窝芯渴且詳�(shù)據(jù)挖掘與反竊電模型融合為核心依據(jù)，在明確數(shù)據(jù)挖掘的前提下，實(shí)現(xiàn)對反竊電模型的有效統(tǒng)計(jì)及分析。數(shù)據(jù)挖掘是針對反竊電過程中的基本特征、電量值、子目標(biāo)等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行集合處理，數(shù)據(jù)聚類是根據(jù)挖掘的信息數(shù)據(jù)“相似度”進(jìn)行集合區(qū)間劃分，為后續(xù)的數(shù)據(jù)算法方面提供參考依據(jù)。數(shù)據(jù)分類的目的是通過輸入數(shù)據(jù)，對訓(xùn)練集合區(qū)間的數(shù)據(jù)表現(xiàn)特性進(jìn)行描述，依據(jù)分類規(guī)則預(yù)測用戶的用電情況，具體的反竊電模型設(shè)計(jì)如下：圖2.2反竊電模型流程Figure2.2processofanti-theftmodel在對數(shù)據(jù)測試以及反竊電數(shù)學(xué)模型構(gòu)建等方面進(jìn)行統(tǒng)計(jì)及分析的過程中，是構(gòu)建用戶用電特征集合，并根據(jù)特征屬性的記錄，對用戶的用電類型進(jìn)行預(yù)測，實(shí)現(xiàn)對用戶異常用電行為的有效統(tǒng)計(jì)及分析。

遼寧工程技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文173反竊電系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用3.1數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)施步驟反竊電系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用，是利用分析數(shù)據(jù)對用戶用電數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并針對用戶用電數(shù)據(jù)的變化進(jìn)行分析，在分析數(shù)據(jù)挖掘及信息處理的基礎(chǔ)上，需要從問題定義、數(shù)據(jù)收集及預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘算法執(zhí)行以及結(jié)果解釋、評估的流程進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，具體的數(shù)據(jù)挖掘步驟如下：圖3.1數(shù)據(jù)挖掘步驟Figure3.1dataminingsteps問題定義是對用戶用電數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘之前，以用戶用電異常數(shù)據(jù)為指標(biāo)，分析異常用電的調(diào)整，并判斷用戶是否存在竊電行為。在進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，以數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)清晰、數(shù)據(jù)變換及數(shù)據(jù)簡化為基本流程。數(shù)據(jù)集成是將用戶用電的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理，針對異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成化處理，以語義模型的方式進(jìn)行表達(dá)，在對數(shù)據(jù)進(jìn)行集成化處理的過程中，需要解決異構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的問題，在統(tǒng)一原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，針對數(shù)據(jù)命名、結(jié)構(gòu)、含義、字長等方面進(jìn)行轉(zhuǎn)換及聚集，以此形成出本的可用數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)集成化處理后，根據(jù)所占物理空間以及值域范圍進(jìn)行分析，并對源數(shù)據(jù)的噪聲數(shù)據(jù)、無關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以去除空白數(shù)據(jù)及噪聲數(shù)據(jù)的方式，實(shí)現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換。在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗的過程中，可以采用監(jiān)督、無監(jiān)督兩種方式進(jìn)行落實(shí)，在連續(xù)數(shù)據(jù)屬性離散化的前提下，可以相對減小數(shù)據(jù)表的大小，以此提高數(shù)據(jù)分類的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)變換是對處理后用戶用電數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行描述，其中包含規(guī)格化、歸納、切換、旋轉(zhuǎn)以及投影等操作，規(guī)格化是以元組集的合并為依據(jù)，并對屬性值進(jìn)行歸一化處理，在利用IS-A語義關(guān)系的基礎(chǔ)上，規(guī)格化后可以相對減少元組個數(shù)，以此

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：2970652