10.16157/j.issn.0258-7998.200073
基于FP-growth算法的用电异常数据挖掘方法
随着科学技术的不断进步,不法分子窃电手段日趋专业化多样化,而传统的防窃电技术实时性及可行性较低.研究对运行中智能电能表用电信息的数据采集及特征提取,分析异常用电数据,应用机器学习的方法对特征值进行学习,并推导出用电异常的判断阈值,采用关联规则数据挖掘方法对独立检测的结果进行融合,从而实现窃电数据的挖掘.最后验证了模型建立的准确性,并推导出用电异常案例的甄别方法.
电能表、用电异常、FP-growth算法、数据挖掘
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TN915;TM933
国家电网公司科技项目5442PD180022
2020-10-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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