【摘 要】
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针对电力用户用电异常行为的检测问题,提出一种新颖的使用稀疏编码的模型方法来挖掘用户的原始用电数据。结合字典学习的方法,将用户数据表示成其中部分特征的线性组合的形式
【基金项目】
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Projected Supported by the National High Technology Research and Development Program of China(863 Program)(2015AA050203);National Talents Training Base for Basic Research and Teaching of Natural Sci
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针对电力用户用电异常行为的检测问题,提出一种新颖的使用稀疏编码的模型方法来挖掘用户的原始用电数据。结合字典学习的方法,将用户数据表示成其中部分特征的线性组合的形式,通过各个特征的使用频率来判断异常值,从而分辨出用户用电行为模式和异常行为。通过某城市9038户居民538天的实际用电数据,验证了所提方法的有效性和可行性。
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