電力竊漏電用戶自動識別

1. 綜合案例數據預處理

電力竊漏電用戶自動識別的內容

• 背景與挖掘目標
• 分析方法與過程
• 數據探索性分析

綜合案例的目標

• 通過綜合案例分析了解數據挖掘的整體流
• 掌握使用sklearn工具庫構建模型的具體方法
• 竊漏電用戶自動勢必數據集詳情
  

2. 背景與挖掘目標

挖掘背景

• 傳統的防竊漏電方法主要通過定期巡檢、定期校驗電表、用戶舉報竊電等方法來發現竊電或計量裝置故障。
• 通過營銷稽查人員、用電檢查人員和計量工作人員利用計量異常報警功能和電能量數據查詢功能開展用戶用電情況等在線監控
• 通過采集電量異常、負荷異常、終端報警等異常信息，并利用這些數據信息提取出竊漏電用戶的關鍵特征，構建竊漏電用戶的識別模型，就能自動檢查、判斷用戶是否存在漏電行為。

挖掘目標

• 歸納出切漏電用戶的關鍵特征，構建且漏電用戶的識別模型
• 利用實時監測數據，調用竊漏電用戶識別模型實現實時診斷
  企業大用戶竊漏電通知書詳情
  

3. 分析方法與過程

竊漏電用戶識別流程圖

• 竊漏電用戶在電力計量自動化系統的監控大用戶中只占一小部分，同時某些大用戶也不存在竊漏電的行為，如銀行、稅務、學習和工商等非居民類別，故在數據預處理時有必要將這些用戶剔除。

竊漏電用戶識別的具體流程

• 1、從電力計量自動化系統，營銷系統有選擇性地抽取部分大用戶用電負荷、終端報警及違約竊電處罰信息等原始數據；

• 2、對樣本數據探索性分析，剔除不可能存在竊漏電行為行業的用戶，即白名單用戶，初步審視正常用戶和竊漏電用戶的用戶特征；

• 3、對樣本進行預處理，包括數據清、缺失值處理和數據變換

• 4、構建專家樣本集

• 5、構建竊漏電用戶識別模型

• 6、在線監測用戶用電負荷及終端報警，調用模型實現實時診斷。

• 1、選擇聚類算法進行聚類，找到各簇質心；

• 2、計算個對象到最近質心的距離；

• 3、計算各對象到它的最近質心的相對距離；

• 4、與給定的閾值作比較，選出離群點。

數據抽取的過程

• 從營銷系統抽取的數據
• 用戶基本信息
• 違約、竊電處理記錄
• 計量方法及依據
• 從計量自動化系統采集的數據屬性
• 實時負荷：時間點、計量點、總有功功率等
• 終端報警
  
  其中，fl為第l天的用電量，mi為第l天每隔15分鐘的總有功功率，對其累加求和得到當天用電量。

4 探索性數據分析

對竊漏電數據進行探索性分析，可以發現數據的內在規律特征，有助于選擇合適的數據預處理和數據分析技術。
分布分析

• 對2009年1月1日至2014年12月31日共5年所有的竊漏電用戶進行分布分析，統計各個用電類別的竊漏電用戶分布情況。
  

周期性分析

• 隨機抽取一個正常用戶和一個竊漏電用戶，采用周期性分析對用電量進行探索。
• 正常用戶用電電量探索分析
  
• 竊漏電用電電量探索分析
  

5 總結

電力竊漏電用戶自動識別案例

• 背景背景與挖掘目標

• 分析方法與過程

• 竊漏電用戶識別流程圖

• 數據抽取

• 數據探索性分析

• 分布分析
• 周期性分析
• 竊漏電用電電量探索分析

• 背景背景與挖掘目標

• 分析方法與過程

• 竊漏電用戶識別流程圖

• 數據抽取

• 數據探索性分析

• 分布分析
• 周期性分析
• 竊漏電用電電量探索分析

總結

以上是生活随笔為你收集整理的二十六、数据挖掘电力窃漏电用户自动识别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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