【摘 要】
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窃电或电力用户其他违规行为及计量错误往往会引起用电异常,导致供电企业的非技术损失。在实际用电环境下,电力负荷受到诸多非线性因素的影响,利用传统的用电异常检测方法难
【基金项目】
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河北省自然科学基金项目(F2015502047)
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窃电或电力用户其他违规行为及计量错误往往会引起用电异常,导致供电企业的非技术损失。在实际用电环境下,电力负荷受到诸多非线性因素的影响,利用传统的用电异常检测方法难以准确识别用电异常。针对这一问题,提出一种基于k-means聚类算法的两阶段用电异常检测方法。第一阶段利用k-means聚类算法根据用户用电历史数据提取用户典型负荷曲线作为基础模型,进一步利用灰色分析法对影响电力负荷的关键因素根据影响程度进行分析,并对基础模型进行修正;第二阶段,将待测日负荷曲线与经过修正的典型负荷曲线进行比较,将二者之间的欧氏距
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