基于數(shù)據(jù)挖掘與關(guān)聯(lián)規(guī)則的月度統(tǒng)計(jì)線(xiàn)損計(jì)算.pdf

1、目前，供售電量不同期問(wèn)題在實(shí)際線(xiàn)損抄表制度中尤為突出，這使統(tǒng)計(jì)線(xiàn)損的計(jì)算結(jié)果與實(shí)際情況極為不符，同時(shí)造成統(tǒng)計(jì)線(xiàn)損率明顯虛增或虛降，導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)線(xiàn)損與理論線(xiàn)損考核指標(biāo)無(wú)法比對(duì)分析。因此，解決供售電量不同期問(wèn)題對(duì)統(tǒng)計(jì)線(xiàn)損的計(jì)算具有重要意義。
　　本文提出一種基于最小二乘支持向量機(jī)法(Least Squares Support Vector Machines,LSSVM)的實(shí)際月度售電量計(jì)算模型，基于此計(jì)算實(shí)際統(tǒng)計(jì)線(xiàn)損，有效解決了供售電量不

2、同步的問(wèn)題，使得統(tǒng)計(jì)線(xiàn)損與理論線(xiàn)損可以進(jìn)行對(duì)比分析，為供電公司線(xiàn)損考核與管理工作提供有價(jià)值的參考。主要內(nèi)容如下：
　　首先，研究并介紹了數(shù)據(jù)挖掘理論基本概念及算法，選用適合計(jì)算相鄰兩月不對(duì)應(yīng)區(qū)間售電量的LSSVM算法；概述了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘理論及相關(guān)算法。
　　其次，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則相關(guān)理論挖掘隨機(jī)因素發(fā)生時(shí)長(zhǎng)與售電量變化之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并構(gòu)建經(jīng)濟(jì)隸屬度函數(shù)與變權(quán)重系數(shù)，同時(shí)量化了單位時(shí)間內(nèi)隨機(jī)因素對(duì)售電量變化幅度的影響，對(duì)售電量計(jì)

3、算結(jié)果進(jìn)行修正，使其更加精確、全面。提出了基于LSSVM與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的月度統(tǒng)計(jì)線(xiàn)損計(jì)算方法，同時(shí)引入信息融合理論將低壓臺(tái)區(qū)用戶(hù)抄表數(shù)據(jù)信息融合，在等效抄表例日的基礎(chǔ)上，計(jì)算得到等效抄表區(qū)間，解決低壓用戶(hù)抄表不確定性與復(fù)雜性問(wèn)題。
　　最后，在初步計(jì)算結(jié)果的基礎(chǔ)上，利用經(jīng)濟(jì)因素及關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果對(duì)其進(jìn)行多重修正，得到與供電量同期的月度售電量，從而得到月度實(shí)際統(tǒng)計(jì)線(xiàn)損。同時(shí)提出了基于關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦的極限統(tǒng)計(jì)線(xiàn)損計(jì)算方法，通過(guò)計(jì)算相關(guān)系