【摘 要】
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现有的异常用电检测方法存在未考虑电力用户的位置信息、模型参数选取困难的问题。据此，提出了一种基于线性判别分析（LDA）和密度峰值（DPeaks）聚类的双判据无监督异常用电检测模型。该模型遵循“特征构造-维度规约-聚类-异常检测”的流程，借助聚类算法将用电模式类别不同的用户分类后再检测，在维度规约模块使用线性判别分析将用户的台区号输入检测模型，提升了模型的检出率和精确率；在异常检测模块设置双判据检测
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现有的异常用电检测方法存在未考虑电力用户的位置信息、模型参数选取困难的问题。据此，提出了一种基于线性判别分析（LDA）和密度峰值（DPeaks）聚类的双判据无监督异常用电检测模型。该模型遵循“特征构造-维度规约-聚类-异常检测”的流程，借助聚类算法将用电模式类别不同的用户分类后再检测，在维度规约模块使用线性判别分析将用户的台区号输入检测模型，提升了模型的检出率和精确率；在异常检测模块设置双判据检测标准，减小了模型对参数摄动的敏感程度。采用该模型检测爱尔兰智能电表数据，结果表明用户位置信息的引入可以提高异常检测模型的准确度。
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