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申请/专利权人：国网信通亿力科技有限责任公司
摘要：本发明涉及一种结合关联规则挖掘和KMeans聚类算法的用电异常群体识别方法，包括以下步骤：步骤1.从智能电表、传感器设备或电力公司的数据库中获取用户的用电数据；步骤2：对数据预处理：清洗、去噪和归一化处理采集到的数据；步骤3：基于关联规则挖掘算法，发现不同用电特征之间的关联关系；步骤4：从关联规则挖掘的结果中提取特征，作为用电情况的特征向量；步骤5：将提取到的特征向量应用于KMeans聚类算法，将用户分成不同的群体；步骤6：对每个群体中的用户进行异常检测，使用KMeans算法中的离群点检测方法来识别异常群体。步骤7：将识别出的异常群体进行可视化展示。本发明可以有效地识别出基于用电情况分析的异常群体。
主权项：1.一种结合关联规则挖掘和KMeans聚类算法的用电异常群体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.从智能电表、传感器设备或电力公司的数据库中获取用户的用电数据，包括用电量、用电时间、用电模式等信息。具体的数据还包括每日每小时用电量、用电时间段、用电设备类型等步骤2：对数据预处理：清洗、去噪和归一化处理采集到的数据；步骤3：基于关联规则挖掘算法，发现不同用电特征之间的关联关系；步骤4：:从关联规则挖掘的结果中提取特征，作为用电情况的特征向量；步骤5：将提取到的特征向量应用于KMeans聚类算法，将用户分成不同的群体；步骤6：对每个群体中的用户进行异常检测，使用KMeans算法中的离群点检测方法来识别异常群体。步骤7：将识别出的异常群体进行可视化展示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网信通亿力科技有限责任公司 结合关联规则挖掘和KMeans聚类算法的用电异常群体识别方法
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