【摘 要】
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如何科学、准确地识别异常用电量对于改善电力系统用电管理至关重要。文中提出一种基于密度聚类技术的电力系统用电量异常分析算法。该算法通过基于密度的聚类技术和局部离群
【基金项目】
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重庆市研究生科研创新项目(CYS15158);国家电网公司科技项目(SGJSSZOOFZJS1501091);重庆市基础与前沿研究计划(cstc2015jcyjA40007)~~
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如何科学、准确地识别异常用电量对于改善电力系统用电管理至关重要。文中提出一种基于密度聚类技术的电力系统用电量异常分析算法。该算法通过基于密度的聚类技术和局部离群点要素给出异常用电波动区间的离群度,利用关联分析法构造关联规则,同时给出其关联规则支持度,并结合当前用电量综合分析获取异常用电得分。最后以异常用电百分比实现用电量信息异常情况的快速、可靠分析。仿真和实验测试结果表明该异常分析算法能够高效识别用电信息异常数据,从而提高用电量异常分析的准确率。
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