基于数据潜在规律挖掘的用户侧窃电智能监测技术优化

摘要

提出基于数据潜在规律挖掘的用户侧窃电行为识别方法。在数据清洗的基础上,利用拉格朗日插值法对缺失数据实施插值填补操作,利用最小-最大标准化方法对插值处理后的用电数据实施标准化处理。然后基于主成分分析设计用户侧用电数据潜在规律挖掘过程,将挖掘结果作为基于L0稀疏超图半监督学习的窃电行为识别方法的识别样本,识别用户用电行为是否存在窃电行为。结果显示:该方法可准确识别用户侧窃电行为,对多个用户用电行为的识别结果符合实际。当正则化参数为0.85时,其对用户侧用电行为的识别结果最可靠。