資料介紹
隨著智能電網的不斷推進與傳感技術的高速發展,我國電網用電側數據逐步呈現出高復雜度、高冗余度的冪指數增長態勢。傳統的用電行為模式檢測技術己無法滿足其分析處理需求。為此提出基于稀疏隨機森林模型的用電側異常行為模式檢測方法。該方法首先利用時間窗函數與Bootstrap重采樣,建立用電側行為模式信息簇。其次,利用基于隨機權網絡的有監督學習得到隨機森林模型。最后,對隨機森林模型進行稀疏化,并依據異常積累量指標判定樣本有無異常。仿真對比實驗驗證了提出的稀疏隨機森林模型的精確性與高效性。此外,通過多種體量數據下的Hadoop分布式計算實驗,驗證了基于稀疏隨機森林的用電側行為模式檢測方法對用電側大數據的高效處理能力。
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