一种基于降维聚类的双判据异常用电检测方法

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一种基于降维聚类的双判据异常用电检测方法
申请号:CN202411076542
申请日期:2024-08-07
公开号:CN119089341A
公开日期:2024-12-06
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于降维聚类的双判据异常用电检测方法,涉及用电检测技术领域,该方法包括以下步骤:基于原始智能电表数据,建立用电用户的日月用电量数据集,并构造特征指标,归一化得到高维日月用电量特征集;利用均匀流形逼近和投影算法降维处理高维日月用电量特征集,得到低维投影特征集,并基于无监督聚类算法,设定双判据检测规则,构建异常用电检测模型;基于异常用电检测模型,输入低维投影特征集,输出异常用电检测结果,并利用模型评估指标评估输出。本发明能对数据进行更好的聚类,降低了参数的选取难度,实现精准的最优聚类中心选取,从而提高异常用电检测模型的精准率。
技术关键词
投影特征 智能电表数据 日用电量 异常点 指标 无监督聚类 多阶段 投影算法 皮尔逊相关系数 轮廓系数 密度 策略 生成用户 随机梯度下降 决策 序列 指数
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