基于大数据的用电行为异常分析

流曲线是吻合的。但是晚22点至早4点,高压侧有电流输出,但是低压侧无电流输出,相差悬殊,存在较大窃电嫌疑。Р 4 结语Р 通过大数据技术的研究和应用,开发了用户用电行为异常分析系统,并以用户用电行为异常分析以为切入点,开展了基于大数据的用电行为异常分析研究和建设。该方法和处理技术通过对广泛采集的数据进行建模,找出异常的数据变化规律,为电力行业其他业务的大数据应用提供了科学方法和经验。Р 参考文献Р [1]Bergelt R, Vodel M, Hardt W. Energy efficient handling of big data in embedded, wireless works[C].Sensors Applications Symposium[J], 2014 IEEE. IEEE, 2014: 53-58. Р [2]Ma Y, Ji X D, Jiang J M, et al. A resource allocation algorithm pensation timeslot for self-healing in works[C]. Proceedings of the IEEE International Symposium on Personal, Indoor and munications workshop. London, UK:IEEE,2013:122-126. Р [3]?钴玻?王鑫,杨开琼,等.大数据关键技术在用电信息采集系统架构优化中的应用研究[J].科技传播,2015,(20):116-118. Р [4]张洁.大数据在用电信息采集系统中的研究与实现[J].科技风,2015,(19):40-40. Р [5]周嵩.浅谈电力用户用电信息采集系统大数据在客户行为研究中的应用[J].华东科技(学术版),2014,(8):271,283.