基于水电用量的异常用户检测方法的研究

【摘要】：传统的水电用户异常检测分别在用水和用电系统中进行,容易造成检测结果不准确或漏检。如何有效检测水电异常用户,对电力系统和用水系统提出了新的考验。以实际的水电用户数据为样本,对比了水电比聚类分析法、水量电量二维向量聚类分析法和基于SVM的异常检测法,并充分结合水量、电量数据,进行异常水电用户检测。结果表明,对于城市居民用户,相比其它两种算法,基于SVM的异常检测法可以更加准确、高效的检测出异常水电用户。 【作者单位】： 国网宁波供电公司;宁波永耀信息科技有限公司;
【关键词】： 水电用户 异常检测 聚类分析 SVM
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 随着信息技术的不断发展,智能采集终端应用越来越广泛,大大减少了人工上门抄表的工作量。大部分城区目前基本可以通过自动集抄的方式实现水、电用量的数据采集,为后续的管理、计费提供坚实基础。但是由于网络、采集终端稳定性、用户窃电、窃水等各种原因,不可避免的会出现采集

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