基于混合模型的电力客户异常用电行为检测方法

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摘要：针对目前用电异常行为数据样本不均、 特征复杂导致检测精度低等问题， 提出了一种基于混合模型的电力客户异常用电行为检测模型。利用最小最大归一化映射对原始数据进行预处理， 从而统一数据维度。基于KFCM-PSO对归一化后的历史数据进行聚类， 从而对典型电力特征进行选择， 改善冗余电力特征带来的干扰问题； 基于1D-WGAN生成异常用电数据， 增强样本多样性； 基于相似性测度确定可疑用户， 并基于SVM-CNN-LSTM对可疑用户进行精确分类。（剩余13163字）

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