基于能源互联网大数据的用户异常用电检测方法及系统

本发明公开了一种基于能源互联网大数据的用户异常用电检测方法及系统。所述方法包括：基于孤立森林算法对用能数据进行异常检测，筛选异常数据并标记缺失值；采用STL分解与三次样条插值修复季节因素数据，采用MICE多重填补模型结合Gibbs抽样方法修复综合用能数据；利用KPCA算法对修复后的多维用能数据进行降维处理；基于多元高斯分布构建高维特征空间异常检测模型，计算各样本概率密度值，结合用户电量波动系数，综合判定异常用电行为。该系统包括数据采集、异常检测、数据清洗、降维分析、异常判定与结果输出模块。所述方法能够有效提升多源用能数据的清洗精度与异常判定准确性，适用于能源调度优化与用能异常预警场景。