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责任编辑
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杂志ISSN号
基于数据挖掘的电力用户行为特征分类研究
作者姓名:
费飞
翁利国
寿挺
霍凯龙
作者单位:
国网浙江杭州市萧山区供电有限公司
摘 要:
当前电力用户行为特征分类方法对于离散数据的处理能力较差,导致客户服务支撑效果依旧较差。针对此问题,设计基于数据挖掘的电力用户行为特征分类方法。使用LOF算法对离散数据与标准数据之间的距离进行测算,对原始电力数据进行处理,使用主元分析法设定电力用户行为数据观测变量,结合决策树技术构建电力用户特征分类模型,完成行为特征分类。实验结果表明,分类结果更精准,平均电网设备故障发生率为4.06%,用户窃电管控率最高达到87.43%,可有效支撑电力营销服务多个领域,用户服务效果较好。
关 键 词:
数据挖掘技术
窃电行为
决策树
离散数据
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