【摘 要】
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为提高诊断台区线损状态的诊断率，提出基于大数据挖掘技术的线损智能诊断模型设计。采集线损数据并计算得到线损率，根据线路的特征设置标准阈值，以时间离散度分析结合多次聚类分析检测出线损的异常状态；根据采集数据的波动率，构建离散度转换方程，得到线损离群点特征的欧氏距离近似度矩阵；利用大数据挖掘技术，提取出线损的离群点，利用关联分析法，构建线损智能诊断模型。实验结果表明，设计模型不仅可以提高线损诊断率，还可
【基金项目】
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贵州电网科技项目（GZKJXM20181892）；
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为提高诊断台区线损状态的诊断率，提出基于大数据挖掘技术的线损智能诊断模型设计。采集线损数据并计算得到线损率，根据线路的特征设置标准阈值，以时间离散度分析结合多次聚类分析检测出线损的异常状态；根据采集数据的波动率，构建离散度转换方程，得到线损离群点特征的欧氏距离近似度矩阵；利用大数据挖掘技术，提取出线损的离群点，利用关联分析法，构建线损智能诊断模型。实验结果表明，设计模型不仅可以提高线损诊断率，还可以诊断出用户的窃电行为。
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