针对非技术性损失的智能用电异常检测方法

非技术性损失已经成为影响电力公司收益和电能质量的重要因素。提出了一个基于不同用户类型的含离线参数优选和在线异常检测的非技术性损失检测方法。错分训练样本后,可以得出用户异常的实时检测结果,同时随着历史数据的更新,使检测率在运行过程中逐渐达到最优。选取支持向量机算法进行异常检测,并通过遗传算法求出针对不同用户的最优参数,以提高用户的异常检测率。在具体算例中,实时检测系统通过对检测准确率和异常误检率指标的评估,验证该检测方法在周期更新中的性能稳定性和降低电力公司成本方面的优势。