基于线性判别分析和密度峰值聚类的异常用电模式检测

《基于线性判别分析和密度峰值聚类的异常用电模式检测》是一篇深入探讨电力系统中异常用电行为识别方法的研究论文。该文共36页，内容详实，结构清晰，具有较高的学术价值和实际应用意义。

本文首先介绍了电力系统中异常用电行为的背景及其对电网安全与稳定运行的影响。随着智能电网的发展，用户用电数据日益丰富，如何高效、准确地识别异常用电模式成为研究热点。传统的检测方法在处理高维数据和复杂模式时存在一定的局限性，因此需要引入更先进的算法。

文章重点介绍了线性判别分析（LDA）和密度峰值聚类（DPC）两种算法的应用。LDA作为一种经典的特征提取方法，能够有效区分正常与异常用电模式，提高分类准确性。而DPC则是一种基于密度的聚类算法，能够在不依赖先验知识的情况下自动识别出数据中的密集区域和稀疏区域，从而发现潜在的异常点。

通过将LDA与DPC相结合，本文提出了一种新的异常用电模式检测方法。该方法首先利用LDA对原始用电数据进行降维和特征提取，然后使用DPC对处理后的数据进行聚类分析，最终实现对异常用电模式的识别。实验结果表明，该方法在多个真实数据集上均表现出良好的检测效果。

本文不仅为异常用电行为的检测提供了新的思路，也为电力系统的智能化管理提供了理论支持和技术参考。其研究成果对于提升电网运行效率、保障用户用电安全具有重要意义。