典型文献
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
文献摘要：
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.
文献关键词：
窃电;改进k-means聚类;大数据;窃电识别模型
中图分类号：
作者姓名：
李春芳;张锐峰;贾璐;王芳;郭飞
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
文献出处：
引用格式：
[1]李春芳;张锐峰;贾璐;王芳;郭飞-.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)[J].电子设计工程,2022(22):84-88
A类：
B类：
means,窃电识别模型,稽查,查出,用户窃电,窃电行为,采集系统,取用,户用,用电信息,用电大数据,用电数据,同时提取,电量,算法识别,高损,台区
AB值：
0.270318
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
