用电采集负荷数据反映了用户的用电特性及用电习惯,通过用电负荷数据分析识别用电离群用户在工业生产中具有重要意义。本文根据高维用电负荷数据的特点,提出了一种基于改进One-Class SVM算法的电力离群用户检测方法,同时采用蚁群算法对支持向量机的训练参数进行优化,可以在样本分布不均匀、样本分布未知的环境下有效识别电力离群用户。通过对某市纺织业用户的数据进行实践证明,改进的算法能够有效提高收敛速度,并有效地识别离群的用电用户。