一种基于密度筛选与K-均值聚类的反窃电预警方法及系统

    公开(公告)号:CN111797887A

    公开(公告)日:2020-10-20

    申请号:CN202010299704.9

    申请日:2020-04-16

    IPC分类号: G06K9/62 G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种基于密度筛选与K-均值聚类的反窃电预警方法及系统,其中方法包括:获取目标行业正常用户限定期间的用电数据作为训练样本;将训练样本进行归一化处理,获取经过处理的训练样本;基于密度筛选法,获取经过处理的训练样本的初始聚类中心和聚类数;将初始聚类中心和聚类数作为K-均值聚类的初始值,基于K-均值聚类对经过处理的训练样本进行聚类,获取目标行业典型负荷曲线;计算待检用户的负荷曲线与目标行业典型负荷曲线的负荷曲线的欧氏距离和余弦距离;基于欧氏距离和余弦距离确定待检用户的异常度指标;当异常度指标大于预先设定的异常阈值时,将待检用户判断为窃电嫌疑用户。

    一种基于SOM神经网络与K-均值聚类的窃电检测方法及系统

    公开(公告)号:CN110147871A

    公开(公告)日:2019-08-20

    申请号:CN201910308311.7

    申请日:2019-04-17

    IPC分类号: G06N3/02 G06N3/08 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种基于SOM神经网络与K-均值聚类的窃电检测方法及系统,其中方法包括:从用户负荷曲线中随机抽取数据作为训练样本,并对所述训练样本进行归一化处理,获取处理样本;基于SOM神经网络对所述处理样本进行聚类,获取所述处理样本的聚类数和初始聚类中心;将所述聚类数和所述初始聚类中心作为K-均值聚类的初始值,基于所述K-均值聚类对所述处理样本进行聚类,获取用户负荷特征曲线;计算待检测用户负荷与其用户负荷特征曲线的欧式距离,获取所述待检测用户负荷与其用户负荷特征曲线的欧式距离;当所述欧式距离大于预先设定的阈值时,则将所述用户判断为窃电嫌疑用户。