【摘 要】
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准确的电力用户用电异常检测,有助于锁定疑似窃电的用户,为供电公司的窃电稽查工作提供参考,提高现场检查的命中率,降低运营成本,同时可以节省大量的人力物力,具有重大的经济效益。但目前的异常检测工作中,仍然存在训练数据标签难以获取与正异常样本数量不均衡等问题。为了解决这些问题,本文结合电力负荷数据集的特点,开展异常检测研究工作,所做研究主要包括:首先,针对电力用户用电负荷数据集研究了数据预处理方法。根据
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准确的电力用户用电异常检测,有助于锁定疑似窃电的用户,为供电公司的窃电稽查工作提供参考,提高现场检查的命中率,降低运营成本,同时可以节省大量的人力物力,具有重大的经济效益。但目前的异常检测工作中,仍然存在训练数据标签难以获取与正异常样本数量不均衡等问题。为了解决这些问题,本文结合电力负荷数据集的特点,开展异常检测研究工作,所做研究主要包括:首先,针对电力用户用电负荷数据集研究了数据预处理方法。根据电力负荷数据集的特点,进行了缺失值补全与异常值检查等预处理,提取负荷序列的统计性指标、趋势指标与频域指标
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现如今,我国处于经济转型时期,市场高速发展,企业在各方面的发展中也面临着许多竞争压力。为了实现高速发展,在行业内脱颖而出,企业需要大量的资金用于满足其运营、投资等方面的需求。从融资方式上来看,债务融资市场逐渐壮大,已经成为企业融资的重要途径。企业可以通过银行借款等形式填补自身的资金缺口,实现企业更好的发展。我国的“关系”文化,对企业的发展产生了一定程度的影响,其中,“关系”融资是“关系”文化的一种
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