基于用户用电行为与行业用电特征分析的高价低接用户识别方法

    公开(公告)号:CN116976685A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202310447424.1

    申请日:2023-04-24

    摘要: 本发明公开的属于违约用电异常识别技术领域,具体为基于用户用电行为与行业用电特征分析的高价低接用户识别方法,包括具体步骤如下:数据获取:获取特定行业农业生产、农业排灌用户档案数据、小时电量、日电量、月电量,数据预处理:对电量数据应用min_max方法进行归一化处理,用户用电行为与行业特征不匹配分析:应用用户小时电量数据和BIRCH聚类算法,首先提取用户各季节工作日、节假日典型日电量曲线,其次提取行业用户群体各季节工作日、节假日典型日电量曲线,本发明与传统违约用电异常识别方法,采用多维度、多模型融合,结合无监督学习算法和有监督学习算法,可深度挖掘用户用电异常信息。

    基于告警研判模型与电量波动识别异常用电方法

    公开(公告)号:CN116561686A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310487894.0

    申请日:2023-05-04

    摘要: 本发明涉及电力系统领域,具体涉及基于告警研判模型与电量波动识别异常用电方法,具体包括以下步骤:步骤一:对计量自动化告警事件进行特征提取,并建立告警研判模型;步骤二:结合用电户电量波动及拐点情况进行分析,实现对异常用电的自动识别和告警;步骤三:通过优化告警模型,提高识别的准确性和灵敏度;步骤四:实现对异常用电的自动识别和处置,提高排查异常电表的效率和准确度;本发明的有益效果是:通过计量自动化告警事件特征提取和告警研判模型建立,结合用电户电量波动及拐点情况分析,实现了对异常用电的自动识别和告警,提高了排查异常电表的效率和准确度,为电力管理和优化提供了有效的支持。