[发明专利]一种基于优化的监督学习进行台区用户识别的方法在审
| 申请号： | 201910095251.5 | 申请日： | 2019-01-31 |
| 公开（公告）号： | CN109816033A | 公开（公告）日： | 2019-05-28 |
| 发明（设计）人： | 唐明;何仲潇;王剑;王枭;汪晓华 | 申请（专利权）人： | 清华四川能源互联网研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 阳佑虹 |
| 地址： | 610000 四川省成都市天*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及数据分析领域，公开了一种基于优化的监督学习进行台区用户识别的方法。包括：确定已知台户拓扑关系的用户及用户所属台区和相别，根据用户所属台区和相别确定用户数据的对应标签，建立训练集、验证集和测试集，采用交叉验证的方式对KNN模型中的k参数进行确定，并完成模型的训练；采用已训练好的模型和确定的k值对待识别电压数据进行识别分类，进而实现对待识别台区用户的识别。本发明实现了无监督学习到有监督学习的转换，合理设置了训练集、验证集和测试集，采用交叉验证的方式对k参数进行确定，从而准确有效地识别用户所属台区与相别，彻底解决跨台区用户归属难题，为全面指导低压台区运行、维护、抢修、技改、规划等各领域的工作奠定基础。 | ||
| 搜索关键词： | 台区 交叉验证 用户识别 测试集 训练集 验证集 监督 学习 低压台区 电压数据 合理设置 数据分析 拓扑关系 用户归属 用户数据 跨台区 有效地 优化 抢修 标签 分类 转换 规划 维护 | ||
【主权项】：
1.一种基于优化的监督学习进行台区用户识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，获取台区变压器低压侧电压数据及待识别的用户电表电压数据；步骤S2，对获取的电压数据进行预处理；步骤S3，确定已知台户拓扑关系的用户及用户所属台区和相别，根据用户所属台区和相别确定用户数据的对应标签，建立训练集、验证集和测试集，采用交叉验证的方式对KNN模型中的k参数进行确定，并完成模型的训练；步骤S4，采用已训练好的训练模型和确定的k值对待识别用户的电压数据进行识别分类，进而实现对待识别用户电压数据中台区用户的识别，并输出识别结果。
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