1、“.....的绝对值越大表明相关性越强。皮尔逊相关系数又称皮尔逊积矩相关系数简单相关系数,析结果雷达图示例如下图所示。图曲线特征参数模型分析结果雷达图示例根据曲线特征参数模型的分析结果,可以得出各个负荷的异常用电概率,结合线路供带关系,可初步分析出造成线路高损的原因。筛选异常用电概率较高的用户,线损治理人员优先对这些用户进行用电检查,根据不同种类异常用电行为可以更具针对性的查找原因荷进步分析,通过聚类分群算法,计算皮尔逊相关系数日均用电量占比用电量变异系数用电量变化趋势度分群情况,得出聚类结果如表格所示表聚类结果及定义结合条高损线路已知高损原因所带的个负荷样本,通过以上皮尔逊相关系数筛选聚类分群后,进行决策分析,可以得出决策分析模型。以便于条的线损率损耗电量用电量数据。其中,条线路高损原因未知的线损率曲线如下图所示图条线路高损原因未知线损率曲线结合皮尔逊法进行台区用户相关度分析......”。

2、“.....各专公变用电量作为,分别计算每个用户用电量与台区线损统计的皮尔逊相关系数。结果如下表所示。表皮尔逊相关系数计算结果其中,有个负基于电量曲线特征参数模型的线损异常诊断原稿可以得出皮尔逊相关系数日均负荷占比用电量变异系数用电量变化趋势度对于最终高损异常原因的决定程度。算例分析抽取沧州供电公司年月份条高损线路高损原因未知,所带可正常采集专公变个,用作计算样本条高损线路高损原因已知,所带可正常采集专公变个,用来生成决策模型。采集数据周期为天,筛选样本在周期内的熵公式信息增益公式其中,表示整个信息集的熵表示变量在整个信息集中的信息增益,即影响程度。在若干属性组成的信息集,且该信息集已知每条信息的最后结果,可以通过决策算法确定每个属性对于信息集最后结果的影响程度。由此,抽取若干已知高损原因的线路作为样本,结合决策分析式信息增益公式其中,表示整个信息集的熵表示变量在整个信息集中的信息增益......”。

3、“.....在若干属性组成的信息集,且该信息集已知每条信息的最后结果,可以通过决策算法确定每个属性对于信息集最后结果的影响程度。由此,抽取若干已知高损原因的线路作为样本,结合决策分析算法耗率简称为线损,是电力企业项重要综合性技术经济指标。基于电量曲线特征参数模型的线损异常诊断原稿。其中,日均用电量占比反映了变台负荷对线路线损率的影响程度,其计算公式为用电量变异系数反映了负荷曲线的波动程度,如果曲线有大幅值的波动会提升变异系数,其计算公式为用电量变化趋势度反映了负荷曲线的波态地调整参数,从而自动地确定聚类个数。计算公式如下所示其中,为划分的第个子集为子集中的第个点为子集的中心点。基于电量曲线特征参数模型的线损异常诊断原稿。皮尔逊相关系数又称皮尔逊积矩相关系数简单相关系数,它可以分析个定距变量间联系的紧密程度,用于度量个变量和频率,如果曲线频繁产生波动会提升变化趋势度......”。

4、“.....可用来构造决策树本模型不构造决策树,仅进行信息增益计算。通过计算每种属性的信息增益,认为信息增益越高的属性对于最后结果影响越大。信摘要背景及意义电网电能损耗率简称为线损,是电力企业项重要综合性技术经济指标。若,表明个变量是正相关,即个变量的值越大,另个变量的值也会越大若,表明个变量是负相关,即个变量的值越大,另个变量的值反而会越小。的绝对值越大表明相关性越强。皮尔逊相关系数又称皮尔逊积矩相关系数简单相关系数,雷达图示例如下图所示。图曲线特征参数模型分析结果雷达图示例根据曲线特征参数模型的分析结果,可以得出各个负荷的异常用电概率,结合线路供带关系,可初步分析出造成线路高损的原因。筛选异常用电概率较高的用户,线损治理人员优先对这些用户进行用电检查,根据不同种类异常用电行为可以更具针对性的查找原因。结论尔逊相关系数大于......”。

5、“.....即极强反相关。极强正相关电量曲线例如下图所示图皮尔逊系数极强正相关示例然后,结合表皮尔逊相关系数反应的高损原因,可以定位用电异常表计,初步分析造成高损的原因,进而辅助线损工作人员更具针对性的开展现场用电检查工作。下面对皮尔逊相关系数在至之间的负荷进法,可以得出皮尔逊相关系数日均负荷占比用电量变异系数用电量变化趋势度对于最终高损异常原因的决定程度。算例分析抽取沧州供电公司年月份条高损线路高损原因未知,所带可正常采集专公变个,用作计算样本条高损线路高损原因已知,所带可正常采集专公变个,用来生成决策模型。采集数据周期为天,筛选样本在周期频率,如果曲线频繁产生波动会提升变化趋势度,其计算公式为聚类步骤如下图所示图聚类算法流程决策分析算法是种针对分类信息进行量化预测的方法,可用来构造决策树本模型不构造决策树,仅进行信息增益计算。通过计算每种属性的信息增益......”。

6、“.....信可以得出皮尔逊相关系数日均负荷占比用电量变异系数用电量变化趋势度对于最终高损异常原因的决定程度。算例分析抽取沧州供电公司年月份条高损线路高损原因未知,所带可正常采集专公变个,用作计算样本条高损线路高损原因已知,所带可正常采集专公变个,用来生成决策模型。采集数据周期为天,筛选样本在周期内的如果曲线频繁产生波动会提升变化趋势度,其计算公式为聚类步骤如下图所示图聚类算法流程决策分析算法是种针对分类信息进行量化预测的方法,可用来构造决策树本模型不构造决策树,仅进行信息增益计算。通过计算每种属性的信息增益,认为信息增益越高的属性对于最后结果影响越大。信息熵公基于电量曲线特征参数模型的线损异常诊断原稿据系统导出的关口损耗电量信息和负荷用电量信息,结合电量曲线特征参数模型,可以运算得出各负荷存在异常用电情况的概率,进步分析导致关口损耗电量增高线损率增高的负荷对象和异常原因......”。

7、“.....锁定问题表计,制定合理降损方案。进而提升现场用电检查人员的工作效率和治理效果可以得出皮尔逊相关系数日均负荷占比用电量变异系数用电量变化趋势度对于最终高损异常原因的决定程度。算例分析抽取沧州供电公司年月份条高损线路高损原因未知,所带可正常采集专公变个,用作计算样本条高损线路高损原因已知,所带可正常采集专公变个,用来生成决策模型。采集数据周期为天,筛选样本在周期内的未知高损原因所带的个负荷样本进行决策分析。分析模型如表格所示表决策分析模型决策分析模型雷达图如下图所示图决策分析模型雷达图最后,结合决策分析模型,对条高损线路未知高损原因所带的个负荷样本进行用电异常原因分析,得出结果如表格所示表曲线特征参数模型分析结果曲线特征参数模型分析结效果本文提出了种基于电量曲线特征参数模型的线损异常分析方法......”。

8、“.....通过算例验证,可以有效发现导致线路或台区高损的异常用电行为,锁定问题表计,分析异常原因,进步辅助工作人员制定降损方案。经实践验证,该模型具分析,通过聚类分群算法,计算皮尔逊相关系数日均用电量占比用电量变异系数用电量变化趋势度分群情况,得出聚类结果如表格所示表聚类结果及定义结合条高损线路已知高损原因所带的个负荷样本,通过以上皮尔逊相关系数筛选聚类分群后,进行决策分析,可以得出决策分析模型。以便于条高损线频率,如果曲线频繁产生波动会提升变化趋势度,其计算公式为聚类步骤如下图所示图聚类算法流程决策分析算法是种针对分类信息进行量化预测的方法,可用来构造决策树本模型不构造决策树,仅进行信息增益计算。通过计算每种属性的信息增益,认为信息增益越高的属性对于最后结果影响越大。信损率损耗电量用电量数据。其中......”。

9、“.....将每日线路损耗电量作为,各专公变用电量作为,分别计算每个用户用电量与台区线损统计的皮尔逊相关系数。结果如下表所示。表皮尔逊相关系数计算结果其中,有个负荷的式信息增益公式其中,表示整个信息集的熵表示变量在整个信息集中的信息增益,即影响程度。在若干属性组成的信息集,且该信息集已知每条信息的最后结果,可以通过决策算法确定每个属性对于信息集最后结果的影响程度。由此,抽取若干已知高损原因的线路作为样本,结合决策分析算法,它可以分析个定距变量间联系的紧密程度,用于度量个变量和之间的线性相关度,其计算结果介于与之间,般用表示,计算公式为其中为样本量,分别为个变量的观测值。由于中心点个数值的选取直接影响到聚类的效果,所以需要针对不同的问题模型,确定相应的值。般设定,且。通过计算速度快数据获取便捷分析结果可靠性高等优点。基于电量曲线特征参数模型的线损异常诊断原稿。其中......”。