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分布式光伏窃电多维时间尺度快速识别方法
摘要：
分布式光伏窃电是当前光伏领域中面临的一个普遍问题。该问题的主要原因在于光伏系统中的组件存在一定的漏电和外泄电流，而这些电流会被窃贼利用进行盗电行为。为解决这一问题，本文提出了一种分布式光伏窃电多维时间尺度快速识别方法。
首先，本文针对分布式光伏窃电行为，提出了基于数据挖掘技术的分布式光伏窃电多维时间尺度快速识别方法。该方法采用多维度数据分析技术，对光伏系统中的各种数据进行处理和分析，从而确定各个时间尺度所对应的窃电行为特征，支持快速窃贼判断及处置。
其次，本文通过实验验证，证明了该方法的有效性。实验结果表明，该方法能够快速地识别光伏系统中的窃电行为，并精确地确定窃电行为发生的时间段。同时，该方法还能够提供窃电行为的相关信息，以便安全人员进行进一步处理。
总之，本文提出的分布式光伏窃电多维时间尺度快速识别方法，具有良好的实用价值和应用前景，可以为光伏系统的安全管理提供有力支持。
关键词：分布式光伏，窃电行为，时间尺度，数据挖掘，多维度分析
Abstract：
Distributedphotovoltaictheftisacommonprobleminthecurrentphotovoltaicfield.Themainreasonforthisproblemisthatthereareleakageandleakagecurrentsinthecomponentsofthephotovoltaicsystem,andthesecurrentswillbeusedbythievesfortheft.Tosolvethisproblem,thispaperproposesamulti-dimensionaltime-scalerapididentificationmethodfordistributedphotovoltaictheft.
Firstly,inresponsetodistributedphotovoltaictheft,thispaperproposesamulti-dimensionaltime-scalerapididentificationmethodfordistributedphotovoltaictheftbasedondataminingtechnology.Thismethodusesmulti-dimensionaldataanalysistechnologytoprocessandanalyzevariousdatainthephotovoltaicsystem,therebydeterminingthetheftbehaviorcharacteristicscorrespondingtoeachtimescale,supportingrapidthiefjudgmentanddisposal.
Secondly,thispaperverifiestheeffectivenessofthemethodthroughexperiments.Theexperimentalresultsshowthatthemethodcanquicklyidentifytheftbehaviorinthephotovoltaicsystemandaccuratelydeterminethetimeperiodwhentheftbehavioroccurs.Atthesametime,themethodcanalsoproviderelevantinformationaboutthetheftbehavior,sothatsecuritypersonnelcanfurtherprocessit.
Insummary,themulti-dimensionaltime-scalerapididentificationmethodfordistributedphotovoltaictheftproposedinthispaperhasgoodpracticalvalueandapplicationprospects,andcanprovidepowerfulsupportforthesecuritymanagementofphotovoltaicsystems.
Keywords:distributedphotovoltaic,theftbehavior,timescale,datamining,multi-dimensionalanalysis