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时间:2019-11-25
《电力用户数据中用电特征数据挖掘模型仿真》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、第33卷第5期计算机仿真2016年5月文章编号:1006—9348(2016)05—0447—04电力用户数据中用电特征数据挖掘模型仿真郭崇1‘2,王征3,纪建伟2,马芳静1(1.辽宁工业大学管理学院,辽宁锦州121001;2.沈阳农业大学信电学院,辽宁沈阳110866;3.国网辽宁省电力有限公司,辽宁沈阳110006)摘要:对电力用户中用电特征数据的准确挖掘,可以提高电力用户数据安全性能。由于电力用户数据的不断增加,用电特征数据特征数目也逐渐增加,导致用电特征数据呈连续型属性,并使传统的CURE算法进行电特征数据的挖掘时,必须对连续型数据进行离散化处理,这需
2、要花费大量的预处理时间、并且离散化过程可能会丢失一些重要数据信息,导致用电特征数据的挖掘精度下降。提出一种新的电力用户中用电特征数据的挖掘建模方法,在电力用户数据的用电特征数据属性基础上,引入信息熵原则分析法,获取用电特征。通过Kohonen神经网络模型提取电力用户数据的用电特征数据参数曲线,采用斜率修正法将用户特征数据进行校正,随机选取具有周期性的电路用户数据参数,挖掘用电特征数据,实现电力用户数据中用电特征数据的挖掘建模。仿真结果表明,改进建模方法相比传统的CURE算法,用电特征数据挖掘准确度高。关键词:用电特征数据;用户电力数据;挖掘模型中图分类号:TM
3、715文献标识码:BModelSimulationofElectricityCharacteristicsinPowerUserDataBasedonDataMiningGUOChon91”,WANGZhen93,JIJian—wei2,MAFang—jin91(1.DepartmentofManagement,LiaoningUniversityofTechnology,JinzhouLiaoning121001,China;2.LetterElectricInstitute,ShenyangAgricultureUniversity,ShenyangLia
4、oning110866,China;3.LiaoningElectricPowerCompany,ShenYangLiaoning110006,China)ABSTRACT:Anewmodelingmethodtodetecttheelectricalcharacteristicdataofpowerconsumerisproposed.Basedonthepropertyofcharacteristicdataofpowerconsumer,aprinciple—analyticalmethodofcomentropyisintro-dueedtogetth
5、echaracteristicdata.AKohonenNeuralNetworkModelisusedtoextracttheparametercurveofthecharacteristicdataofpowerconsumer,andtheSlopeCorrectionmethodisusedtocorrectthecharacteristicdataofpowerconsumer.Theperiodicparametersofuserdatainrandomareselected,andtheelectricalcharacteristicdataar
6、edetectedtorealizethedetectionmodelingofthecharacteristicdataofpowerconsumer.Simulationresultsshowthat,comparedwiththetraditionalCUREmethod,theproposedmethodhashigherdetectionaccuracy,modelingac-curacyandbetterefficiency.KEYWORDS:Electricalcharacteristicdata;Userpowerdata;Miningmode
7、1引言随着近年来电能需求量的不断增加,电力用户量不断上涨,使得电力用户数据存在一定安全问题【l‘2J。其中电力用电特征数据进行挖掘对提高电力系统安全、稳定性具有重要影响¨J。由于电力用户数据受到各种因素的影响,存在一定的用电特征数据,这些数据夹杂在正常的电力用户数据中,对其进行挖掘时受到很多干扰影响了挖掘的精度Mo。导致建模结果不准确影响了电网的安全稳定”J。因此,如何对电收稿日期:2016—02一01修回日期:2016—02—22力用户数据中的用电特征数据进行挖掘建模,是该领域亟待解决的问题,受到了广大学者的广泛关注,并出现了很多好的方法‘6‘7]。文献[8
8、]提出基于神经网络的电力用户数据中用电
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