基于朴素贝叶斯的反窃电分析模型研究被引量：1

下载PDF

导出

摘要基于朴素贝叶斯的反窃电漏计分析模型使用窃电和非窃电电力用户的电量、电流、电压等相关历史数据训练朴素贝叶斯分类模型,再通过分类器对异常线损区间的用户进行分类,获得用户属于窃电嫌疑的概率值,经实验证明该分类器能有效的对窃电嫌疑用户进行甄别。算法固化在软件系统为高效、精准的窃电稽查工作提供工具保障。

作者罗陆宁李炳要

机构地区深圳供电局有限公司

出处《信息系统工程》 2017年第11期146-147,共2页

关键词反窃电朴素贝叶斯分析模型异常识别漏计

分类号 TM73 [电气工程—电力系统及自动化]

引文网络
相关文献

参考文献12

1郭立才,彭志炜,范强.电能计量及反窃电方法综述[J].高压电器,2010,46(5):86-88. 被引量：59
2王全兴,李思韬.基于采集系统的反窃电技术分析及防范措施[J].电测与仪表,2016,53(7):78-83. 被引量：30
3程超,张汉敬,景志敏,陈明,矫磊,杨立新.基于离群点算法和用电信息采集系统的反窃电研究[J].电力系统保护与控制,2015,43(17):69-74. 被引量：95
4夏正侃,胡世晖,江炳祥.一种智能远程反窃电稽查装置的设计[J].电气应用,2015,34(S1):118-121. 被引量：1
5谢胜利,周国亮,朱英,王立宗,苍靖,张梦媛.综合反窃电远程在线监测系统的设计与实现[J].电气应用,2015,34(S1):191-194. 被引量：2
6谢胜利,张晓东,朱英,刘博,宁卜.针对电力大用户远程反窃电在线稽查系统的研究[J].电气应用,2015,34(S1):216-218. 被引量：2
7刘崇伟,李韵.智能电能表防窃电技术研究[J].电气应用,2014,33(1):82-85. 被引量：22
8朱铮,夏东辉,李蕊,甄昊涵.基于在线监控的反窃电分级管理研究[J].华东电力,2014,42(10):2034-2037. 被引量：7
9王帅,辛洁晴,陆斌,翟莺鸽,盛继卿.基于线损率标杆值的居民台区窃电严重程度分级方法[J].华东电力,2013,41(4):816-821. 被引量：12
10王颖韬,叶春华.台区窃电严重程度分级界定方法研究[J].华东电力,2012,40(6):1090-1094. 被引量：3

二级参考文献60

1陈晨.防窃电表的设计与改进[J].电测与仪表,2009,46(S1):113-116. 被引量：3
2唐毅,江波,李红斌,陈贤顺.数字电能计量系统检定方法综述[J].电工技术学报,2013,28(S2):372-377. 被引量：40
3蔡立英.中性点有效接地系统电力客户电能计量方式的探讨[J].青海电力,2004,23(2):1-3. 被引量：2
4陈海涵,程启诚.等值电阻法计算配电网损耗的理论和实践[J].广东电力,2004,17(3):5-8. 被引量：40
5迟玉军.适应电力供需形势提升负荷管理系统实用价值[J].电力需求侧管理,2003,5(3):54-55. 被引量：4
6陈建华.反窃电技术的应用[J].华东电力,2004,32(9):52-54. 被引量：3
7吴迪军.基于神经网络的城市基准地价评估模型研究[J].铁路航测,2003,29(4):5-8. 被引量：5
8SD109-83.电能计量装置检验标准[S].
9冯璐,王成文,申晓留,谭忠富.基于数据挖掘的供电企业客户关系管理系统研究与设计[J].电力信息化,2007,5(7):86-89. 被引量：16
10中华人民共和国国家经济贸易委员会.电力网电能损耗计算导则DL/T686-1999.2000[S].

共引文献229

1余梅梅,李炳要.基于数字化证据链的全方位窃电防治体系[J].企业管理,2020(S02):256-257. 被引量：1
2温从众,丁迅,张忠,夏兆俊,范洋洋.基于离群点算法的在线监测传感器的设计与研究[J].电子测量与仪器学报,2022,36(12):19-27. 被引量：2
3肖全利.浅析防窃电技术与防范措施[J].区域治理,2018,0(39):175-175.
4陈志坚.采集系统在反窃电工作中的运用[J].区域治理,2018,0(23):211-211.
5金凯乐.防盗电、漏电、人身触电智能电表箱探讨[J].区域治理,2018,0(2):218-218.
6史群芳.探析提高电力企业经济效益下电能计量装置管理[J].管理观察,2010(30):86-86.
7冯凌,侯兴哲,孙洪亮,张喜,魏东.基于无线通信的防窃电系统设计[J].电测与仪表,2011,48(6):54-57. 被引量：13
8陈蔚文,杨劲锋,肖勇.电能计量自动化系统在电力营销中的应用[J].广东电力,2011,24(12):117-121. 被引量：63
9张洋,辛洁晴,翟莺鸽,盛继卿,陆斌.居民用户窃电特点分析及分级管理研究[J].供用电,2012,29(2):75-77. 被引量：5
10韩跃峻,姚建歆,张印虎.高压电能表在10kV大用户防窃电中的应用[J].供用电,2012,29(5):78-80. 被引量：2

同被引文献3

1许博文.配电线路走廊树障高效处理工器具的研究[J].计算机产品与流通,2020,0(2):68-68. 被引量：2
2余彤.泛在电力物联网技术服务下的安全工器具管控方案探索[J].科技创新导报,2019,16(36):59-60. 被引量：1
3石盼,张合川,赵明星,周国亮,徐相波.小波神经网络在反窃电系统中的应用研究[J].计算技术与自动化,2020,39(3):44-48. 被引量：8

引证文献1

1景彪,蒋波,颜雪婷.基于贝叶斯算法的窃电定位分析[J].无线互联科技,2021,18(3):72-74. 被引量：1

二级引证文献1

1楼霞薇.基于行业特征的高压用户用电量异常诊断[J].农村电气化,2022(12):17-21. 被引量：1

1汪涵,李继庚,满奕,曾志强,王波.生活用纸质量监控与异常分析方法的研究[J].中国造纸,2017,36(11):44-49. 被引量：3
2郑征,刘刚,张琳娟,卢丹.基于LSSVM的光伏发电三层筛选窃电识别方法[J].电力电子技术,2017,51(10):30-32. 被引量：8
3肖尧.用电监察工作中的安全用电问题与对策[J].技术与市场,2017,24(12):285-285. 被引量：2
4张天,毛艳艳,王井阳,王会勇,任朋朋.一种基于BP神经网络的空气质量预测方法[J].信息通信,2017,30(11):72-74. 被引量：3
5温捷.智能电网中继电保护技术与应用[J].电子技术与软件工程,2017(23):219-219. 被引量：3
6费智.电力市场发展环境下的智能电网建设对策分析[J].低碳世界,2017,7(34):80-81. 被引量：5
7刘建军.10kV配电网故障定位与日常工作[J].电子技术与软件工程,2017(23):217-217.
8杨晋生,林振军.一种改进支持向量机的无线定位方法[J].应用科学学报,2017,35(6):685-692. 被引量：4
9许均星,李川,李英娜.基于遗传算法优化BP神经网络的窃电分析[J].软件,2017,38(11):18-23. 被引量：5
10李天博,于梦浩,吕毅,尹玉瀚.基于动态多生理参数的人体疲劳检测研究[J].信息技术,2017,41(11):121-124. 被引量：5

信息系统工程

2017年第11期

浏览历史

内容加载中请稍等...

基于朴素贝叶斯的反窃电分析模型研究被引量：1

参考文献12

二级参考文献60

共引文献229

同被引文献3

引证文献1

二级引证文献1

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

基于朴素贝叶斯的反窃电分析模型研究 被引量：1

参考文献12

二级参考文献60

共引文献229

同被引文献3

引证文献1

二级引证文献1

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

基于朴素贝叶斯的反窃电分析模型研究被引量：1