期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
数据挖掘在用户窃电行为识别中的应用
被引量:
3
Application of data mining in users’electric larceny action recognition
下载PDF
职称材料
导出
摘要
随着电力事业的发展和智能电表的普及,电力体系趋于完善,方便了电力行业的用电管理工作,然而窃电行为屡禁不止,窃电技术也日新月异。为了能够准确识别出存在的窃电用户,引入数据挖掘技术,使用C4.5算法构建用户窃电识别模型,能够更加准确有效地对用户的窃电行为进行分析。
作者
罗喆
机构地区
广西航桂实业有限公司
出处
《电子产品世界》
2022年第5期51-53,共3页
Electronic Engineering & Product World
关键词
窃电
数据挖掘
C4.5算法
模型
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
引文网络
相关文献
节点文献
二级参考文献
5
参考文献
2
共引文献
33
同被引文献
17
引证文献
3
二级引证文献
5
参考文献
2
1
曹峥,杨镜非,刘晓娜.
BP神经网络在反窃电系统中的研究与应用[J]
.水电能源科学,2011,29(9):199-202.
被引量:32
2
蔡嘉荣,王顺意,吴广财.
基于机器学习的用户窃电预测及用电检查计划辅助编排研究[J]
.电子测试,2018,29(2):108-109.
被引量:3
二级参考文献
5
1
迟玉军.
适应电力供需形势 提升负荷管理系统实用价值[J]
.电力需求侧管理,2003,5(3):54-55.
被引量:4
2
吴迪军.
基于神经网络的城市基准地价评估模型研究[J]
.铁路航测,2003,29(4):5-8.
被引量:5
3
冯璐,王成文,申晓留,谭忠富.
基于数据挖掘的供电企业客户关系管理系统研究与设计[J]
.电力信息化,2007,5(7):86-89.
被引量:16
4
潘大丰,李群.
神经网络多指标综合评价方法研究[J]
.农业系统科学与综合研究,1999,15(2):105-107.
被引量:36
5
吴毅良.
基于Hadoop的窃电预测平台研究[J]
.机电信息,2017(6):20-21.
被引量:3
共引文献
33
1
陈涛.
关于电能计量反窃电措施及其技术分析[J]
.科技创新导报,2013,10(34):29-30.
被引量:6
2
刘涛,杨劲锋,阙华坤,肖勇.
自适应的窃漏电诊断方法研究及应用[J]
.电气自动化,2014,36(2):60-62.
被引量:9
3
苏盛,吴长江,马钧,曾祥君.
基于攻击方视角的电力CPS网络攻击模式分析[J]
.电网技术,2014,38(11):3115-3120.
被引量:57
4
罗一凡,蒋传文,李春哲,薛金龙.
考虑分布式电源入网的反窃电综合管理方法[J]
.电器与能效管理技术,2015(4):49-55.
被引量:4
5
韩卫彬.
窃电与反窃电的几点思考[J]
.中国科技博览,2015,0(22):174-174.
6
林志坚,姚伟智,黄朝凯,林锐涛,姜浩.
基于用电行为分析的反窃电在线监测及智能诊断系统研究[J]
.新技术新工艺,2015(5):137-140.
被引量:7
7
黄朝凯,林锐涛,姚伟智,林幕群,于洋.
基于准实时数据的反窃电在线监测及诊断分析模型的研究[J]
.电子设计工程,2015,23(14):155-157.
被引量:12
8
周文婷,顾楠,王涛,韩双立,邓家贵.
基于数据挖掘算法的用户窃电嫌疑分析[J]
.河南科学,2015,33(10):1767-1772.
被引量:15
9
彭永强,程忠祥,张斌,王瑞荣.
电能计量反窃电措施及其技术分析[J]
.水能经济,2015,0(8):73-74.
被引量:1
10
陈晶晶,李红娇,许智.
基于随机森林的用电行为分析[J]
.上海电力学院学报,2017,33(4):331-336.
被引量:7
同被引文献
17
1
陈文瑛,陈雁,邱林,赵加奎,王树龙,张剑,刘洋,朱平飞,欧阳红.
应用大数据技术的反窃电分析[J]
.电子测量与仪器学报,2016,30(10):1558-1567.
被引量:47
2
陈含琪,钦伟勋,郑松松,李宁,王颖,蔡慧,汪伟.
用电数据特征的窃电行为分析方法研究[J]
.中国计量大学学报,2017,28(4):498-503.
被引量:9
3
史玉良,荣以平,朱伟义.
基于用电特征分析的窃电行为识别方法[J]
.计算机研究与发展,2018,55(8):1599-1608.
被引量:33
4
李福有.
基于用电特征和数据分析的窃电行为识别方法[J]
.化工管理,2018(35):232-232.
被引量:1
5
黄悦华,郭思涵,鲍刚,程江洲,谌桥,王艺洁.
基于用电特征分析的异常用电检测方法[J]
.三峡大学学报(自然科学版),2021,43(1):96-101.
被引量:14
6
耿安坤.
基于用户用电行为分析的反窃电系统设计[J]
.农电管理,2021(5):38-40.
被引量:1
7
王安军,韩丽,周亚静.
基于用电数据和机器学习的窃电行为识别方法[J]
.信息技术,2021,45(5):116-121.
被引量:7
8
冉孝强,李长强.
大数据在反窃电检查中的运用[J]
.农电管理,2021(12):54-54.
被引量:3
9
张伍军,狄然.
电力营销大数据在反窃电检查中的应用[J]
.集成电路应用,2021,38(12):236-237.
被引量:10
10
周游,徐丹,赵灿,谭宇渲.
基于LSTM的智能家庭用电预测模型研究[J]
.软件工程,2022,25(2):39-41.
被引量:3
引证文献
3
1
万龙,黄河滔,张兴霖.
基于用电特征分析的窃电行为识别方法[J]
.电工材料,2023(1):64-67.
被引量:5
2
梁允锋.
基于深度学习的三相电能计量系统窃电行为识别方法[J]
.电气技术与经济,2023(4):124-127.
被引量:1
3
朱梅.
数据挖掘在售电市场预测中的应用研究[J]
.电力系统装备,2024(10):184-186.
二级引证文献
5
1
鲁玉普,惠炜,胡晓青,许欢,许吉强.
电力营销大数据在反窃电检查中的应用[J]
.电力设备管理,2023(9):253-255.
被引量:2
2
张斯琦.
反窃电检查中电力营销大数据的应用探索[J]
.通信电源技术,2023,40(10):235-237.
3
石忻,福建,永泰.
基于“互联网+”反窃电管理模式的探讨[J]
.电气技术与经济,2023(8):189-191.
4
温静.
基于电压关联度的10kV配电网反窃电方法研究[J]
.电气开关,2024,62(4):88-90.
5
薛建德,金丽.
基于逻辑回归的低压台区用户窃电行为识别方法[J]
.通讯世界,2024,31(10):82-84.
1
刘洋.
高烈度区500kV变电站隔离开关抗震性能分析[J]
.武汉大学学报(工学版),2021,54(S02):176-180.
被引量:2
2
冯少力,刘飞飞,王道远,洪海敏.
载波通信技术在物联网行业的应用[J]
.科技资讯,2022,20(2):16-18.
3
张晓蕊,刘家腾.
10kV配网线路网架规划分析[J]
.电子乐园,2021(9):298-299.
4
无.
让绿色动能流淌在江苏大地[J]
.中国共青团,2021(17):33-34.
5
蒲波.
浅析碳达峰碳中和背景下的天然气发电对稳定电力系统建设的意义[J]
.清洗世界,2021,37(11):95-96.
被引量:3
6
叶智德.
电力计量自动化体系在线损管理中的应用[J]
.通讯世界,2021,28(11):80-82.
7
许召召,申德荣,聂铁铮,寇月.
融合信息增益比和遗传算法的混合式特征选择算法[J]
.软件学报,2022,33(3):1128-1140.
被引量:22
8
谢小平.
黄河上游水电开发与水风光互补技术研究[J]
.水电与抽水蓄能,2022,8(2):16-26.
被引量:5
电子产品世界
2022年 第5期
职称评审材料打包下载
相关作者
内容加载中请稍等...
相关机构
内容加载中请稍等...
相关主题
内容加载中请稍等...
浏览历史
内容加载中请稍等...
;
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部