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摘要
针对现有异常用电检测方法检出效率低下的问题，提出一种基于经验模态与多视角聚类的异常检测方法。遵循“经验模态分解-维度制约-多视角聚类-横向检测-纵向检测”的流程，通过多视角聚类结合初步判据，显著提高了检出率。在异常检测算法中，提出基于网格的熵离群因子(Grid-EOF)算法，并基于纵向检测给出新的判据，提高了不明显窃电行为用户的检出率。最后，用国家电网智能电表实测数据检测验证，结果表明多视角聚类和改进算法以及纵向检测的引入，能有效提高异常检测模型的检出率和准确率。
- 出版日期2023
- 单位东北电力大学
