| 应用大数据技术的反窃电分析 |
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| 引用本文： | 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. |
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| 作者姓名： | 陈文瑛 陈雁 邱林 赵加奎 王树龙 张剑 刘洋 朱平飞 欧阳红 |
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| 作者单位： | 国网重庆市电力公司重庆400015,北京中电普华信息技术有限公司北京100085,国网重庆市电力公司重庆400015,北京中电普华信息技术有限公司北京100085,北京中电普华信息技术有限公司北京100085,北京中电普华信息技术有限公司北京100085,国网重庆市电力公司重庆400015,北京中电普华信息技术有限公司北京100085,北京中电普华信息技术有限公司北京100085 |
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| 摘 要： | 目前窃电现象严重且窃电手段先进,但反窃电手段仍以人工稽核为主,存在工作量大、取证困难和缺乏针对性等问题。为了解决上述问题,利用供电企业积累的大量客户档案数据和历史用电数据,通过二阶聚类分析窃电用户的定性特征,用深度学习和CHAID决策树分类评估用户的窃电嫌疑概率,根据异常值分析手段为疑似窃电行为取证提供依据。实践表明,本方案缩小了窃电嫌疑用户范围,减少了防窃电的工作量,提高了稽核针对性,且为供电单位进行窃电侦查提供了依据,从而减少了供电企业财务损失,保障电网运行安全。
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| 关 键 词： | 反窃电 二阶聚类 深度学习 CHAID决策树 异常分析 |
Analysis of anti stealing electric power based on big data technology |
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| Chen Wenying,Chen Yan,Qiu Lin,Zhao Jiakui,Wang Shulong,Zhang Jian,Liu Yang,hu Pingfei and Ouyang Hong.Analysis of anti stealing electric power based on big data technology[J].Journal of Electronic Measurement and Instrument,2016,30(10):1558-1567. |
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| Authors: | Chen Wenying Chen Yan Qiu Lin Zhao Jiakui Wang Shulong Zhang Jian Liu Yang hu Pingfei and Ouyang Hong |
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| Affiliation: | Chongqing Electric Power Company of State Grid, Chongqing 400015, China,Beijing China Power Information Technology Co., Ltd., Beijing 100085, China,Chongqing Electric Power Company of State Grid, Chongqing 400015, China,Beijing China Power Information Technology Co., Ltd., Beijing 100085, China,Beijing China Power Information Technology Co., Ltd., Beijing 100085, China,Beijing China Power Information Technology Co., Ltd., Beijing 100085, China,Chongqing Electric Power Company of State Grid, Chongqing 400015, China,Beijing China Power Information Technology Co., Ltd., Beijing 100085, China and Beijing China Power Information Technology Co., Ltd., Beijing 100085, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | anti stealing electric power two step clustering deep learning CHAID decision tree abnormal analysis |
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