智能电表的大量使用为电网中的异常行为检测提供了新的手段。本文基于智能电表采集的细颗粒的用电数据提出了面向智能电网的异常用电检测框架。该框架引入了用于客户分割的有限混合模型聚类和用于识别适合于预测的新特征的遗传编程算法的组合,并采用了梯度提升算法作为分类算法。利用来自4000多户家庭的用电数据集的试验表明,该检测框架具有明显优于其他的机器学习算法的性能。
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