基于组合模型的电力用户用电行为分层分类方法

来源 :电力系统及其自动化学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:shipeicheng
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针对电网企业对电力用户进行精细化管理需求,提出一种组合模型实现对“正常”,“窃电”,“漏电”和“计量异常”4种用电行为的分层分类。首先,利用电压不平衡度等3维特征对高维用电数据进行降维表征,然后提出磷虾算法优化的一类支持向量机(Krill Herd Optimized One-Class Support Vector Machine, KH-OC-SVM)分类器将特征向量自动划分为“正常”和“异常”2类,最后利用所提基于密度的K-均值(K-Means)聚类算法对“异常”数据进行分析,将其自动划分为“窃电”“漏电”和“计量异常”3种异常用电行为。算例结果表明,所提方法能够有效实现电力用户用电行为的自动分类。
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