典型文献
基于平均影响值-启发式前向搜索的异常光伏用户识别方法
文献摘要：
随着国家对光伏产业的大力推进与扶持,以及国家补贴政策具有长期性,出现了很多不法用户以虚假记录发电量骗取国家补贴的行为.针对现有的分布式光伏防窃电技术,提出了一种基于平均影响值(MIV)-启发式前向搜索的异常光伏用户识别方法.通过获取同一地区的标杆光伏用户及其他光伏用户在同一时段的发电数据,利用原始数据训练BP神经网络,再根据MIV的计算原理构造2组新的训练样本,用新样本的仿真结果计算各光伏用户的MIV,结合启发式前向搜索算法筛选得到与标杆光伏用户发电数据关联性大的用户,未被筛选的用户就是异常光伏用户.仿真结果验证了所提方法对异常光伏用户识别的有效性.
文献关键词：
数据相关性;标杆光伏用户;异常光伏用户识别;MIV;启发式前向搜索;BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
陆双;彭曙蓉;杨云皓;苏盛;刘登港;张恒;王书龙
作者机构：
长沙理工大学 电气与信息工程学院,湖南 长沙 410114;浙江大学计算机科学与技术学院,浙江 杭州 310027;武汉大学 电气与自动化学院,湖北 武汉 430072
文献出处：
引用格式：
[1]陆双;彭曙蓉;杨云皓;苏盛;刘登港;张恒;王书龙-.基于平均影响值-启发式前向搜索的异常光伏用户识别方法)[J].电力自动化设备,2022(02):106-111
A类：
启发式前向搜索,异常光伏用户识别,标杆光伏用户
B类：
平均影响值,光伏产业,国家补贴,补贴政策,长期性,不法,发电量,骗取,分布式光伏,防窃电,MIV,同一时,原始数据,数据训练,计算原理,原理构造,训练样本,结果计算,搜索算法,选得,数据关联性,数据相关性
AB值：
0.222358
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