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基于FP-growth算法的用电异常数据挖掘方法

作者：段晓萌1，王 爽1，赵 婷1，丁徐楠2
发布日期：2020-10-19
来源：2020年电子技术应用第10期

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    电能表电能计量的准确性是电网公司与电力用户之间贸易结算及电网公司利润实现的最终环节，不法行为会严重伤害贸易关系的公平、公正、公开性，因此查处用电异常行为是电网公司一直以来的工作重点。随着电网公司对反窃电工作重视程度的增加，不法分子的手段也逐步变得隐蔽化与智能化[1]。近年来，随着用电信息采集系统的不断完善，已经能够按照业务需求广泛采集到电能表的大量数据，从大量无序数据中应用单一准则判断用电异常，容易产生误判情况，如由于环境或振动而引发的开表盖事件[2]。如何从大量的用电异常数据中提高辨别窃电数据的概率，从多组数据关联来推断是否窃电，是本文研究的重点。因此提出一种通过数据关联规则判断在运电能表用电异常行为的数据挖掘方法。




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作者信息:

段晓萌1，王  爽1，赵  婷1，丁徐楠2

(1.中国电力科学研究院有限公司，北京100192；2.国网浙江省电力有限公司，浙江 杭州310007)

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电能表 用电异常 FP-growth算法 数据挖掘

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