基于灰色关联分析模型的窃电用户识别研究

基于灰色关联分析模型对窃电用户的识别 本文提出了一种基于灰色关联分析模型对窃电用户的识别方法，该方法通过对用户用电行为进行建模分析，利用电表数据和用户信息数据，结合机器学习算法和CART决策树算法等算法，对用户用电行为进行建模，包括用电量、用电时间、用电方式等方面，然后将这些特征与用户信息数据进行结合，构建窃电行为的特征向量。接着，我们采用支持向量机（SVM）算法对特征向量进行分类，从而实现对窃电行为的识别。 在该方法中，我们首先对窃电原理进行分析，归纳总结在不同窃电方式下相关用电特征量的变化，综合窃电行为具有的特性选定窃电判别指标。然后，我们对围绕用户用电行为习惯窃电的问题进行分析，将具有代表性的日负荷曲线数据通过聚类的迭代处理，得出了特征曲线，也就是聚类中心曲线。不同的聚类中心曲线即代表不同用户类型的日负荷特征曲线，基于聚类算法实现了对用户用电行为的划分。 在数据挖掘中，我们结合应用场景进行分析建模，对具有窃电嫌疑的用户做进一步识别判断，得出窃电用户或是非窃电用户的分类预测结果。确定了用于窃电识别的分类算法属性，对集成学习和所使用的AdaBoost算法进行了研究。 本文的贡献在于： 1. 提出了基于灰色关联分析模型对窃电用户的识别方法，该方法可以有效地对窃电用户进行识别。 2. 对窃电原理进行了分析，归纳总结在不同窃电方式下相关用电特征量的变化，综合窃电行为具有的特性选定窃电判别指标。 3. 对围绕用户用电行为习惯窃电的问题进行了分析，将具有代表性的日负荷曲线数据通过聚类的迭代处理，得出了特征曲线，也就是聚类中心曲线。 4. 结合应用场景进行分析建模，对具有窃电嫌疑的用户做进一步识别判断，得出窃电用户或是非窃电用户的分类预测结果。 本文提出了一种基于灰色关联分析模型对窃电用户的识别方法，该方法可以有效地对窃电用户进行识别，具有重要的实践价值。