【摘 要】
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目前,电力大数据作为反映人们日常生活习惯的一项基本指标,在空巢用户电力数据使用上的研究存在一定空白,因此本文从空巢用户群体识别、空巢用户用电行为分析和空巢用户异常用电三方面展开研究。在用户群体识别部分,本文建立了基于加权随机森林的空巢用户识别模型。从用电水平、用电波动、用电趋势三个方面构建用户用电特征库,由于空巢与非空巢存在用户数据不平衡问题,采用加权随机森林算法改善机器学习对数据敏感的现象,并将
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目前,电力大数据作为反映人们日常生活习惯的一项基本指标,在空巢用户电力数据使用上的研究存在一定空白,因此本文从空巢用户群体识别、空巢用户用电行为分析和空巢用户异常用电三方面展开研究。在用户群体识别部分,本文建立了基于加权随机森林的空巢用户识别模型。从用电水平、用电波动、用电趋势三个方面构建用户用电特征库,由于空巢与非空巢存在用户数据不平衡问题,采用加权随机森林算法改善机器学习对数据敏感的现象,并将该算法模型在电力公司采集系统部署上线,并对2000户未知类型用户进行空巢识别,其空巢识别准确率达到74.2%。在用户用电行为分析部分,本文提出了一种基于融合聚类指标自适应余弦K-means的空巢用户用电行为分析方法。由于不同空巢用户的用电行为习惯各不相同,采用TOPSIS算法融合聚类轮廓系数SC指标和聚类DBI指标,自适应的选取聚类效果最优的聚类数,实现对空巢用户典型用电模式的精准提取。在空巢用户异常用电部分,本文建立了基于ARIMA算法的负荷电流过零点异常检测模型和基于孤立森林算法的用电行为异常检测模型。电力公司对异常用电识别结果进行调查验证,其结果验证了本文建立的空巢用户异常用电检测的准确性。从用电角度对空巢老人展开研究,可以协助电力公司通过用电数据实现对空巢用户的识别,并从电能使用角度能够对其日常生活和用电行为进行实时监测,更好地规避用电安全风险。
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