基于seq2seq和SVM双层融合的非侵入式用户异常行为检测

以非侵入式负荷分解为基础,对用户异常用电行为进行研究。采用Kmeans聚类算法提取负荷状态特征;采用深度学习算法中的序列到序列翻译(sequence to sequence, seq2seq)模型,将电力用户用电总数据分解成单个电器的功耗数据;结合SVM算法对分解后多种家用电器用电数据进行异常检测。在UKDALE数据集实验结果表明,该模型不仅能提高分解准确度、降低分解误差,而且多个电器数据结合分析实现了用户异常行为检测。