【摘 要】
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针对实际用电环境下,用户用电行为模式多样性较大,导致传统分类算法难以获得最优分类以建立用电正常行为模型的问题,提出一种基于相对密度分析的用电异常行为检测算法。该算
【机 构】
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广西电网公司北海供电局; 上海电力学院计算机科学与技术学院;
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针对实际用电环境下,用户用电行为模式多样性较大,导致传统分类算法难以获得最优分类以建立用电正常行为模型的问题,提出一种基于相对密度分析的用电异常行为检测算法。该算法借助最大相对密度分析的思想,在数据本身属性的驱动下自动搜索聚类中心实现自适应聚类。另外,为了保证不同规模的用电行为类别得到正确的区分,设计了迭代筛选方式不断提取具有相对最大密度的类群作为背景类别,当迭代终止时即可获得关于用电正常行为的分类描述模型。最后采用经典的马氏距离实现异常检测。该算法无需构建分类面以及设定类别数目,具有较强的自适应性能,同时计算原理简单,易于实现。仿真实验从检测准确性及算法鲁棒性两方面进行了分析。
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