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摘要
传统异常用电行为识别方法浪费大量人力与物力，且准确率较低、效果不佳，本文在大数据背景下，提出一种基于相似性搜索的商业园区异常用电行为自动识别方法。通过分析相似性搜索方法获得用户用电时间序列，采用趋势性指标、变化性指标、波动性指标以及其他指标分析商业园区异常用电行为，引用主分量分析与因子分析方法提取异常用电行为特征，凭借误差矩阵自动规整化数据，设定欧氏距离阈值实现商业园区异常用电行为自动识别。实验结果表明方法可降低计算难度，高效识别出异常用电数据，保证商业园区正常用电。
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单位南瑞集团公司(国网电力科学研究院)
