基于聚类算法对异常事件分析评价电能表整体状态的方法.pdf
宛菡****魔王
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基于聚类算法对异常事件分析评价电能表整体状态的方法.pdf
本发明公开了一种基于聚类算法对异常事件分析评价电能表整体状态的方法,本发明对发生存在过压、过流、电能表时钟不对、电能表电压欠压、电能表温度过高、电能表开表盖、负荷持续越上限、电压逆相序、电流逆相序、潮流反向、电压三相不平衡和电流三相不平衡等异常用户,检查用户的档案信息,过滤档案存在问题的用户;对发生异常的用户,结合营销业务计量故障、故障换表和现场检查消缺等信息,通过聚类算法综合分析,按厂商、批次、区域、计量装置类别、电压等级、用户类别和线路等多个维度,对整体电能表状态进行评价和分析,为电力公司是否需要进行
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基于聚类的异常挖掘算法研究一.介绍随着互联网技术的不断发展,越来越多的数据被产生并积累。对于这些海量数据,如何从中发现重要的信息和异常是数据挖掘的重要问题之一。异常挖掘是数据挖掘中的一个研究方向,旨在从数据集中识别和检测与正常行为不同的数据点。异常点往往潜藏在庞大的数据中,通过传统的分析方法很难发现,因此需要利用聚类算法的思想来进行异常检测和挖掘。二.研究背景随着物联网和大数据时代的到来,数据日趋庞大,这些数据也变得越来越重要,如何从这些数据中提炼出有价值的信息变得越来越紧迫。但是,庞大的数据量和复杂的信