电力窃漏电用户的大数据分析自动识别案例.rar

简介：
本案例研究通过大数据分析技术自动识别电力系统的窃电和漏电行为，提高能源管理效率与安全性。 ### 背景与数据分析目的 a. 通过电力系统采集的数据提取出窃漏电用户的关键特征。 b. 构建识别模型以自动检测并判断用户是否存在窃漏电行为。 ### 数据预处理 通过对原始数据进行质量分析，检查其中的脏数据。发现存在数据缺失现象，采用朗格拉日插值法来填补这些空缺：选取缺失值前5个数据作为参考组，后5个数据也作为参考组，以此方法处理缺失的数据。 ### 挖掘建模 从专家样本中随机抽取20%用作测试集，其余80%用于训练模型。初步选择常用的分类预测模型包括CART决策树和LM神经网络进行试验。 3.1 构建CART决策树模型 3.2 LM神经网络模型 3.3 CART与LM模型对比 结论显示：LM神经网络的ROC曲线更接近单位方形左上角，并且其曲线下面积更大，这表明该预测模型具有更好的分类性能，更适合用于窃漏电用户的自动识别。最后将处理后的数据输入到已构建好的模型中进行计算，得出用户是否存在窃漏电行为的结果，并与实际调查结果对比来优化模型，进一步提高识别准确率。