基于改进k-means算法和大数据分析的新型窃电识别模型与仿真

作     者：李春芳 张锐峰 贾璐 王芳 郭飞 LI Chunfang;ZHANG Ruifeng;JIA Lu;WANG Fang;GUO Fei

作者机构：国网宁夏电力有限公司宁东供电公司宁夏灵武750411 

基　　金：国网宁东供电公司技术开发项目(D052-300009470-00001) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2022年第30卷第22期

页      码：84-88页

摘      要：针对传统的人工现场稽查难以有效查出用户窃电行为的问题,文中在当前采集系统能有效获取用户用电信息的基础上,提出一种基于改进k-means算法和用电大数据的新型窃电识别模型。通过对采集系统得到的用电数据进行预处理,同时提取电量与电压的特征参数,从而建立用户的综合用电信息指标。最终,通过改进的k-means算法识别出高损台区的窃电用户。对某高损台区的仿真实验结果表明,新型窃电识别模型能够缩小窃电稽查范围,且可更加精准、有效地识别出窃电用户,并有效提升窃电稽查的工作效率。

主 题 词：窃电 改进k-means聚类 大数据 窃电识别模型 

学科分类：0809[工学-计算机类] 07[理学] 08[工学] 0708[理学-地球物理学类] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2022.22.017

馆 藏 号：203115509...