一种用电特征指标降维与极限学习机算法进行窃电检测的方法
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摘要
本发明涉及一种用电特征指标降维与极限学习机算法进行窃电检测的方法，属于用户用电行为检测领域。本发明对用户用电历史数据分析，提取特征指标进行降维并结合局部离群因子、极限学习机算法对窃电行为进行检测。首先对用户的负荷数据进行分类，提出度量负荷曲线的四种指标并得出特征变量；其次在分类的基础上对提取出的特征变量进行降维，利用局部离群因子筛选出用电异常用户；最后采用窃电判别指标并提取主成分，将用电异常用户提取主成分后的窃电判别指标数据作为训练样本输入模型。本发明对窃电用户有很好的识别效果。
基本信息
专利标题 ：
一种用电特征指标降维与极限学习机算法进行窃电检测的方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109146705A
申请号 ：
CN201810711333.3
公开（公告）日 ：
2019-01-04
申请日 ：
2018-07-02
授权号 ：
CN109146705B
授权日 ：
2022-04-12
发明人 ：
李川李梓欣李英娜
申请人 ：
昆明理工大学
申请人地址 ：
云南省昆明市五华区学府路253号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN201810711333.3
主分类号 ：
G06Q50/06
IPC分类号 ：
G06Q50/06 G06Q10/04 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q50/00
特别适用于特定商业行业的系统或方法，例如 公用事业或旅游
G06Q50/06
电力、天然气或水供应
法律状态
2022-04-12 ：
授权
2019-01-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 50/06
申请日 : 20180702
申请日 : 20180702
2019-01-04 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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