稀疏编码模型在电力用户异常用电行为探测中的应用研究

摘要：

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。

关键词：稀疏编码、字典学习、在线学习、异常值探测

分类号：TM721(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家863高技术基金项目2015AA050203；国家理科基地大学生能力培养子项目J1103105。 Projected Supported by the National High Technology Research and Development Program of China 863 Program2015AA050203;National Talents Training Base for Basic Research and Teaching of Natural Science of ChinaJ1103105

在线出版日期：2015-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3182-3188