大规模用电数据流的快速聚类和异常检测技术

发布时间：2017-06-29 12:05

  本文关键词：大规模用电数据流的快速聚类和异常检测技术，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：对近年来在电力系统中出现的大规模数据流进行了探讨,目的是利用流式计算技术提高系统的实时性和安全性。针对大规模用电信息采集中用电数据流的快速聚类和异常检测技术展开研究。结合分布式流式计算平台Spark Streaming,基于用电行为在纵向时间和横向空间上表现出的聚类特性,即同类用户具有相似用电模式和同一用户历史数据具有相似性,设计并实现了流式DBSCAN聚类算法,以实现对大规模用电数据流的快速异常检测。设计并搭建了支持大规模数据流处理的实验环境,证明了算法的有效性。
【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;国网冀北电力有限公司技能培训中心;
【关键词】： 数据流 聚类 异常检测 流式计算 用电行为
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51277074) 河北省自然科学基金资助项目(F2014502069) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(13MS103)~~
【分类号】：TM76;TP311.13
【正文快照】： 上网日期:2016-06-20。0引言随着电力公司用电信息采集系统“全覆盖、全采集、全费控”的推进,截至2013年年底,国家电网公司累计安装智能电能表1.82亿只,实现用电信息采集1.91亿户,智能电能表应用量占全球的一半,其用电信息采集系统成为世界上最大的电能计量自动化系统[1],针

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本文编号：497795