设计公开答辩改6菲

1、汇报人：李亚菲电气工程学院学士学位论文答辩指导老师：陈红梅聚类分析 用户窃电行为分析背景与现状目录窃电检测程序设计与验证 总结与展望 一二三四五电气工程学院2010-2017 年全国发电装机容量、增速背景与现状背景与现状用户窃电行为分析窃电检测程序设计与验证聚类分析总结与展望电气工程学院传统防窃电策略基于数据挖掘的防窃电策略基于数据挖掘的防窃电策略优势基于数据挖掘的防窃电策略优势便于远程监控提高窃电检测的实时性提高窃电检测的可靠性降低窃电检测的成本背景与现状背景与现状用户窃电行为分析窃电检测程序设计与验证聚类分析总结与展望电气工程学院背景与现状用户窃电行为分析用户窃电行为分析窃电检测程序设计与

2、验证聚类分析总结与展望窃电原理窃电原理电气工程学院背景与现状用户窃电行为分析用户窃电行为分析窃电检测程序设计与验证聚类分析总结与展望常见窃电方式常见窃电方式背景与现状用户窃电行为分析用户窃电行为分析窃电检测程序设计与验证聚类分析总结与展望-5%+5%窃电异常数据特征窃电异常数据特征电气工程学院背景与现状用户窃电行为分析窃电检测程序设计与验证聚类分析聚类分析总结与展望电气工程学院常见聚类方法常见聚类方法背景与现状用户窃电行为分析窃电检测程序设计与验证聚类分析聚类分析总结与展望电气工程学院常见聚类方法常见聚类方法数据矩阵用来描述对象属性的矩阵背景与现状用户窃电行为分析窃电检测程序设计与验证聚类分析

3、聚类分析总结与展望电气工程学院层次聚类算法分析层次聚类算法分析电气工程学院背景与现状用户窃电行为分析窃电检测程序设计与验证聚类分析聚类分析总结与展望层次聚类算法分析层次聚类算法分析一旦计算了数据集中对象之间的相似度，就可以使用链接函数将数据集中的对象分组为集群。最小距离法(Single Linkage)最大距离法(Complete Linkage)平均距离法(Average Linkage)质心距离法 (Centroid Linkage)电气工程学院背景与现状用户窃电行为分析窃电检测程序设计与验证聚类分析聚类分析总结与展望层次聚类算法分析层次聚类算法分析质心距离法(Centroid Linka

4、ge)相关系数背景与现状用户窃电行为分析窃电检测程序设计与验证聚类分析聚类分析总结与展望层次聚类算法分析层次聚类算法分析电气工程学院平均距离法(Average Linkage)电气工程学院一旦计算了数据集中对象之间的相似度，就可以使用链接函数确定将数据集中的对象分组为集群。背景与现状用户窃电行为分析窃电检测程序设计与验证聚类分析聚类分析总结与展望层次聚类算法分析层次聚类算法分析背景与现状用户窃电行为分析窃电检测程序设计与验证聚类分析聚类分析总结与展望层次聚类算法分析层次聚类算法分析电气工程学院不一致系数电气工程学院背景与现状用户窃电行为分析窃电检测程序设计与验证聚类分析聚类分析总结与展望窃电检

5、测模型窃电检测模型语法简洁强制可读类库丰富背景与现状用户窃电行为分析窃电检测程序设计与验证聚类分析总结与展望电气工程学院窃电检测程序设计窃电检测程序设计窃电检测程序设计窃电检测程序设计电气工程学院为了保证程序验证的准确性，故采用北京电网提供的顺义区2018年9月第一个星期采集到的电力数据进行窃电检测程序的验证。用户编号9月4日9月5日9月6日9月7日123605窃电窃电窃电窃电231913正常窃电窃电窃电245696窃电窃电窃电窃电400051480窃电窃电窃电窃电400052730窃电窃电窃电窃电400052732窃电窃电漏判窃电400052801窃电窃电漏判漏判400052876漏判漏判漏

6、判漏判500043446窃电窃电窃电窃电500012866窃电窃电窃电窃电背景与现状用户窃电行为分析窃电检测程序设计与验证聚类分析总结与展望程序验证程序验证电气工程学院以第0位到第19位用户的窃电检测结果为例，说明验证步骤两次聚类结果对比电气工程学院背景与现状用户窃电行为分析窃电检测程序设计与验证聚类分析总结与展望程序验证程序验证图5-2 9月1日、2日、3日电力数据的树状图图5-3 9月2日、3日、4日含有窃电数据的树状图背景与现状用户窃电行为分析窃电检测程序设计与验证聚类分析总结与展望程序验证程序验证电气工程学院图5-4 2日、3日、4日替换完窃电数据的树状图图5-5 3日、4日、5日含有窃电数据的树状图背景与现状用户窃电行为分析窃电检测程序设计与验证聚类分析总结与展望程序验证程序验证电气工程学院阐述层次聚类算法的基本步骤和思想、计算对象之间距离的方式和计算集群之间距离的方式。设计窃电检测程序，选择欧式距离和平均距离法。在面对数量过多的用户时，20个用户分批进行窃电检测。程序验证结果分析，对于有多位用户同时发生窃电行为时，会产生漏判，本文提出的检测程序的准确性还有待进一步提高。电气工程学院背景与现状用户窃电行为分析窃电检测程序设计与验证聚类分析总结与展望总结总结进一步优化窃电检测程序，提高检测的准确率在层次聚类算法中，分