[發(fā)明專利]一種大用戶異常用電分析數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)性挖掘方法和裝置在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202011203430.5 | 申請(qǐng)日: | 2020-11-02 |
| 公開(公告)號(hào): | CN112330136A | 公開(公告)日: | 2021-02-05 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 陸婋泉;周玉;邵雪松;蔡奇新;季欣榮;段梅梅;易永仙;崔高穎;祝宇楠;宋瑞鵬;高雨翔 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 國網(wǎng)江蘇省電力有限公司電力科學(xué)研究院;國家電網(wǎng)有限公司;江蘇省電力試驗(yàn)研究院有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06Q10/06 | 分類號(hào): | G06Q10/06;G06Q50/06;G06F16/2458 |
| 代理公司: | 南京縱橫知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32224 | 代理人: | 丁朋華 |
| 地址: | 211103 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 用戶 異常 用電 分析 數(shù)據(jù) 關(guān)聯(lián)性 挖掘 方法 裝置 | ||
本發(fā)明公開了一種大用戶異常用電分析數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)性挖掘方法和裝置,包括:對(duì)大用戶異常用電分析數(shù)據(jù)集進(jìn)行支持度判別,得到篩選后的多個(gè)頻繁項(xiàng)集;通過篩選后的多個(gè)頻繁項(xiàng)集對(duì)異常用電分析數(shù)據(jù)集進(jìn)行置信度判別,得到具有關(guān)聯(lián)性的大用戶異常用電分析數(shù)據(jù)集。本發(fā)明通過支持度和置信度判別,挖掘大用戶異常用電分析數(shù)據(jù)集項(xiàng)集間的關(guān)聯(lián)性,降低了異常用電分析算法的運(yùn)算數(shù)據(jù)量,有效提高系統(tǒng)分析效率,具有良好的應(yīng)用前景。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及了一種大用戶異常用電分析數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)性挖掘方法和裝置,屬于電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)
隨著對(duì)異常用電行為查處力度的逐漸增大,竊電行為越來越隱蔽,其中的技術(shù)手段也越來越高,異常用電行為呈現(xiàn)出專業(yè)化、智能化、隱蔽化。借助常規(guī)的統(tǒng)計(jì)分析已經(jīng)難以勝任,新一代人工智能技術(shù)的應(yīng)用逐漸成為主流。標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)集是大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)分析的基礎(chǔ),但由于大用戶異常用電分析數(shù)據(jù)集包涵的數(shù)據(jù)項(xiàng)多樣,數(shù)據(jù)量大,直接對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)分析計(jì)算量極大,為此,需要對(duì)大用戶異常用電分析的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,確定數(shù)據(jù)項(xiàng)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,并對(duì)無用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行修剪,降低后續(xù)計(jì)算量,以滿足人工智能分析技術(shù)在用戶異常用電分析領(lǐng)域的應(yīng)用,為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能分析和數(shù)據(jù)深化應(yīng)用提供有力支撐。
發(fā)明內(nèi)容
為了克服上述不足,本發(fā)明公開了一種大用戶異常用電分析數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)性挖掘方法和裝置,解決了現(xiàn)有大用戶異常用電分析數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)量大,導(dǎo)致后續(xù)計(jì)算量大的問題,通過挖掘多源數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性,降低了異常用電分析算法的運(yùn)算數(shù)據(jù)量。
為了達(dá)到上述目的,本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是:一種大用戶異常用電分析數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)性挖掘方法,包括:
對(duì)大用戶異常用電分析數(shù)據(jù)集進(jìn)行支持度判別,得到篩選后的多個(gè)頻繁項(xiàng)集;
通過篩選后的多個(gè)頻繁項(xiàng)集對(duì)異常用電分析數(shù)據(jù)集進(jìn)行置信度判別,得到具有關(guān)聯(lián)性的大用戶異常用電分析數(shù)據(jù)集。
進(jìn)一步的,大用戶異常用電分析數(shù)據(jù)集S由n個(gè)用戶信息構(gòu)成:
S={S1,S2,...,Sx,...,Sn} (29)
其中,x=1,2,…,n,第x個(gè)用戶信息Sx為:
Sx={Lid,Lcl,Lcal,Ctv(t),Tag} (30)
其中,Lid為定位信息模塊、Lcl為類別信息模塊、Lcal為計(jì)算信息模塊、Ctv(t)為時(shí)變信息模塊,t為時(shí)間,Tag為標(biāo)定信息模塊。
進(jìn)一步的,定位信息模塊Lid,用于標(biāo)記用戶各類定位信息,為:
Lid={nan,ncn,nid,nea,nlo,noi} (31)
其中,nan為電表局編號(hào)元素、ncn為用戶編號(hào)元素、nid為用戶名稱元素、nea為用電地址元素、nlo為線路編號(hào)元素、noi為采集對(duì)象身份信息元素;
類別信息模塊Lcl,為:
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G06Q 專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預(yù)測(cè)目的的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或方法;其他類目不包含的專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預(yù)測(cè)目的的處理系統(tǒng)或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .預(yù)定,例如用于門票、服務(wù)或事件的
G06Q10-04 .預(yù)測(cè)或優(yōu)化,例如線性規(guī)劃、“旅行商問題”或“下料問題”
G06Q10-06 .資源、工作流、人員或項(xiàng)目管理,例如組織、規(guī)劃、調(diào)度或分配時(shí)間、人員或機(jī)器資源;企業(yè)規(guī)劃;組織模型
G06Q10-08 .物流,例如倉儲(chǔ)、裝貨、配送或運(yùn)輸;存貨或庫存管理,例如訂貨、采購或平衡訂單
G06Q10-10 .辦公自動(dòng)化,例如電子郵件或群件的計(jì)算機(jī)輔助管理
- 異常檢測(cè)裝置、異常檢測(cè)方法
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