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基于ELM-SVM模型与电能计量大数据的窃电识别技术研究
被引量：
21
1
作者
县国成
王永攀
+3 位作者
高俊
浮海
杨斌
武旭
《智慧电力》
北大核心
2022年第9期82-89,共8页
窃电现象破坏社会供用电秩序,严重时更会阻碍新型配电系统建设的发展。为了更精确地识别窃电行为,提出了一种基于极限学习机(ELM)与支持向量机(SVM)相结合的窃电智能识别模型。利用电能计量大数据,分析窃电用户数据状态指标,构建窃电指...
窃电现象破坏社会供用电秩序,严重时更会阻碍新型配电系统建设的发展。为了更精确地识别窃电行为,提出了一种基于极限学习机(ELM)与支持向量机(SVM)相结合的窃电智能识别模型。利用电能计量大数据,分析窃电用户数据状态指标,构建窃电指标评价体系;利用指标评价体系训练窃电智能识别模型,进而以ELM-SVM预测模型来识别窃电用户。该方法有效集合了ELM算法与SVM算法的优点,算例表明,识别模型的识别准确率可达97.8%,说明ELM-SVM结合方法是可行的,实现了对用户窃电行为的高精度、高效性预测识别。
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关键词
电能计量大数据
窃电智能识别
极限学习机
支持向量机
评价体系
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职称材料
题名
基于ELM-SVM模型与电能计量大数据的窃电识别技术研究
被引量：
21
1
作者
县国成
王永攀
高俊
浮海
杨斌
武旭
机构
国网甘肃省电力公司天水供电公司
兰州交通大学自动化与电气工程学院
出处
《智慧电力》
北大核心
2022年第9期82-89,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51867012)。
文摘
窃电现象破坏社会供用电秩序,严重时更会阻碍新型配电系统建设的发展。为了更精确地识别窃电行为,提出了一种基于极限学习机(ELM)与支持向量机(SVM)相结合的窃电智能识别模型。利用电能计量大数据,分析窃电用户数据状态指标,构建窃电指标评价体系;利用指标评价体系训练窃电智能识别模型,进而以ELM-SVM预测模型来识别窃电用户。该方法有效集合了ELM算法与SVM算法的优点,算例表明,识别模型的识别准确率可达97.8%,说明ELM-SVM结合方法是可行的,实现了对用户窃电行为的高精度、高效性预测识别。
关键词
电能计量大数据
窃电智能识别
极限学习机
支持向量机
评价体系
Keywords
big data of electric energy measurement
intelligent identification of stealing electricity
extreme learning machine
support vector machine
evaluation system
分类号
TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于ELM-SVM模型与电能计量大数据的窃电识别技术研究
县国成
王永攀
高俊
浮海
杨斌
武旭
《智慧电力》
北大核心
2022
21
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