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基于支持向量机的异常用电行为预测建模仿真研究
1
作者
李孝章
《电工材料》
CAS
2024年第3期49-51,54,共4页
随着经济的发展,电网的安全运行成为社会经济秩序稳定发展的重要基础保障。异常用电行为的频繁发生会对电网的安全运行产生严重的威胁。当前,窃电等异常用电行为使用的手段越来越高科技化,如何精准高效识别出异常用电行为是当前急需解...
随着经济的发展,电网的安全运行成为社会经济秩序稳定发展的重要基础保障。异常用电行为的频繁发生会对电网的安全运行产生严重的威胁。当前,窃电等异常用电行为使用的手段越来越高科技化,如何精准高效识别出异常用电行为是当前急需解决的技术难题。对此,采用支持向量机算法对异常用电行为进行建模仿真研究,构建分类效果较好的预测模型,能够较为精准地识别出异常用电的行为用户,为电网的安全运行保驾护航。
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关键词
电网
支持向量机
异常用电行为
预测建模
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职称材料
题名
基于支持向量机的异常用电行为预测建模仿真研究
1
作者
李孝章
机构
江西华电抽水蓄能有限公司
出处
《电工材料》
CAS
2024年第3期49-51,54,共4页
文摘
随着经济的发展,电网的安全运行成为社会经济秩序稳定发展的重要基础保障。异常用电行为的频繁发生会对电网的安全运行产生严重的威胁。当前,窃电等异常用电行为使用的手段越来越高科技化,如何精准高效识别出异常用电行为是当前急需解决的技术难题。对此,采用支持向量机算法对异常用电行为进行建模仿真研究,构建分类效果较好的预测模型,能够较为精准地识别出异常用电的行为用户,为电网的安全运行保驾护航。
关键词
电网
支持向量机
异常用电行为
预测建模
Keywords
power grid
support vector machine
abnormal electricity consumption behavior
predictive modeling
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于支持向量机的异常用电行为预测建模仿真研究
李孝章
《电工材料》
CAS
2024
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