基于特征选择的养殖行业异常用电行为检测

随着智能电网和物联网技术的发展,异常用电行为检测变得尤为重要。本文提出了一种基于TOPSIS特征选择的异常用电行为检测方法。利用养殖行业用户用电数据计算各特征与理想点和负理想点的相对接近度,对特征进行排序并选取最具代表性的特征。实验结果表明,该方法能够有效提升异常检测模型的性能,具有较高的准确性和可靠性,为养殖行业的用电安全管理提供了有力支持。

基于NWPSO-BP神经网络的异常用电行为检测算法

用户的异常用电行为会导致电力负荷异常增长,给电力公司造成巨大损失,同时也易造成输电线路故障,从而危害公共安全,然而传统人工检查异常用电行为的检测效率低下且精度较低。针对上述问题,首先分析了异常用电用户存在的行为特征,然后选择用于训练模型的最佳特征指标,最后提出了基于改进的非线性权重调整粒子群优化算法优化BP神经网络(NWPSO BP)的异常用电行为检测算法。结果表明,与现有的异常用电行为检测方法相比,所提算法具有更高的精度,且误差收敛速度更快。