基于大数据挖掘的异常用电监测研究

论文摘要

电力公司存在较多异常用电情况,影响了电力的正常运营。本文以电力公司业务中心大数据平台为基础,提出利用大数据挖掘Spark组件对营销系统、用电信息采集系统的数据进行在线监测分析,开展公变台区异常用电行为中的台区电压异常、重载过载台区异常进行分析研究,通过数据选取、数据清洗、设定阈值规则实现异常数据筛选,运用Spark组件、并列数据库、云计算等技术实现对台区电压异常、重载过载台区异常信息提供精准定位及数据结果的可视化。应用结果表明,该方法现场核查准确率已超过96%,使异常数据筛选准确率得到有效控制,识别效果远远优于人工排查和筛选。

论文目录

• 0 引言
• 1 研究方法
• 2 台区电压异常监测
•   2.1 数据选取
•     （1） 读取台区基础数据。
•     （2） 关联提取用采集数据。
•     （3） 读取报表配置参数。
•     （4） 数据保存。
•   2.2 数据异常筛选
•     （1） 利用规则筛选异常。
•     （2） 保存异常结果数据。
•   2.3 阈值分析规则
•   2.4 结果分析
• 3 重载过载台区分析
•   3.1 数据选取
•   3.2 阈值规则
•   3.3 结果分析
• 4 实际应用效果
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杨霁,曾现均,姚龙,王晋宇,李娇,向菲

关键词: 异常用电,大数据挖据,数据可视化,台区电压,重载过载

来源: 自动化与仪器仪表 2019年08期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用

单位: 国网重庆市电力公司

分类号: TM933.4;TP311.13

DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2019.08.219

页码: 219-222

总页数: 4

文件大小: 525K

下载量: 252