摘要
本发明提供一种基于改进DBSCAN算法的异常用电行为识别方法,包括以下步骤:S1:通过用电信息采集系统获取计量点工况数据;S2:采用基于最小二乘法的自分段线性拟合法对累计用电量曲线进行拟合;S3:基于APAA算法对标记用户的日负荷曲线获取负荷数据的主要特征;S4:基于步骤S2得到的拐点,将标记用户i的负荷曲线分为多个数据集;S5:采用一阶差分余弦距离计算各数据集聚类中心的相似度,通过经验设定阈值进行判断,将结果低于阈值时将用户标记为异常用户。
技术关键词
DBSCAN算法
爬坡事件
累计用电量
识别方法
信息采集系统
标记
样本
邻域
归一化方法
负荷特征
异常用户
数据
曲线
分段
序列
密度
聚类
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