【摘 要】
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对于用户异常用电行为的检测,电力企业通常采用人工检查的方法,但该方法需要消耗大量的人力、物力,且容易受主观因素的影响。为此,提出一种基于岭回归模型的异常用电行为识别
【机 构】
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国网河南省电力公司电力科学研究院,南京信息工程大学信息与控制学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61300162);国家电网公司2016年科技项目
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对于用户异常用电行为的检测,电力企业通常采用人工检查的方法,但该方法需要消耗大量的人力、物力,且容易受主观因素的影响。为此,提出一种基于岭回归模型的异常用电行为识别算法。通过收集用户用电数据,对岭回归模型进行训练,并将训练好的模型用于异常用电行为的自动检测。为捕获未知的用户用电行为类别样本信息,在岭回归模型的基础上引入图正则项。考虑到用电数据的非线性分布特性,通过核函数的方式,将原始数据映射到高维希尔伯特空间,得到基于图正则的非线性岭回归模型。实验结果表明,与最小二乘、岭回归、图正则岭回归模型相比,该算法
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