[发明专利]一种基于深度学习的用电风险的判定方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的用电风险的判定方法，分为历史数据清洗及缺失值补全、风险判定模型建立及检测、用电预测及风险判断三个步骤，历史数据清洗及缺失值补全使用了期望最大化算法对缺失的数据进行插补，风险判定模型建立及检测根据历史数据样本采用FCM模糊聚类算法对数据集特征进行处理，并提取各特征权重，模型数据；最后，根据各特征权重，预测用电量情况，并按照判定原则给与预测数据判定结果。本发明将大数据分析、神经网络和电力营销领域相结合，提升了用电量预测能力，以及用电风险的监控能力。