【摘 要】
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针对传统窃电行为的识别方法难以有效解决窃电技术提升带来的高频窃电问题,研究了电力企业已有数据现状,提出半监督分类模型识别窃电用户。通过深入分析业务并设计特征指标,
【机 构】
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广东电网有限责任公司,广州佰聆数据股份有限公司
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针对传统窃电行为的识别方法难以有效解决窃电技术提升带来的高频窃电问题,研究了电力企业已有数据现状,提出半监督分类模型识别窃电用户。通过深入分析业务并设计特征指标,围绕广东电网高压用户的海量用电行为数据,开展半监督三训方法的窃电用户识别研究与应用。研究结果发现,半监督分类模型预测提升度超过1.5,对比最优的有监督学习模型,效率提升7.3%,有效提升窃电用户识别效率为电网企业的反窃电工作提供有力的支撑。
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