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申请/专利权人：国网上海市电力公司
摘要：本发明公开了一种基于模态分解和机器学习的电量异常识别方法，包括如下步骤：步骤1，用户电量数据获取；步骤2，对电量数据进行多时间尺度经验模态分解；步骤3，基于支持向量机的电量预测模型构建；步骤4，电量预测结果分析；步骤5，模型误差评价分析；步骤6，识别效果评价。本发明提供一种基于模态分解和机器学习的电量异常识别方法，适用于不同规模和类型用户的电量异常识别，以提高电量监测系统的准确性和可靠性，有效识别和预警电量异常情况，从而保障电力系统的稳定运行和用户的用电安全，为电力系统的稳定运行和用户的用电安全提供强有力的技术支撑。
主权项：1.一种基于模态分解和机器学习的电量异常识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，用户电量数据获取；步骤2，对电量数据进行多时间尺度经验模态分解；步骤3，基于支持向量机的电量预测模型构建；步骤4，电量预测结果分析；步骤5，模型误差评价分析；步骤6，识别效果评价。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网上海市电力公司 一种基于模态分解和机器学习的电量异常识别方法
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