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
系统为您推荐了相关专利信息
负荷预测方法
集成经验模态分解
阶段
EEMD算法
误差校正
裂纹识别方法
整体叶盘叶片
谐波
非线性特征
指标
效能评估方法
评价指标体系
深度学习算法
能效
矩阵
物流配送信息
车货匹配模型
物流调度方法
启发式规则
车辆
培训考核方法
画像
员工培训管理系统
评估指标体系
软件服务系统