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作者：李晗轲;李璟;王颖;邹国平;陈倩楠;蔡慧;
单位：中国计量大学机电工程学院;
摘要：在智能电网时代，大部分用电异常行为都会伴随用电负荷的变化，研究用户用电行为对于电力系统的运行和管理都至关重要。为此，提出一种直接利用负荷数据进行计算，通过计算特征用电负荷曲线与日用电负荷曲线之间的相关度来判断用户是否存在异常用电行为的方法。在相关度计算过程中，将欧氏距离与皮尔逊相关系数相结合，以更准确地判断用户的用电负荷是否发生重大变化。此外，为提高判断的准确性和灵活性，采用自适应阈值策略对500组数据进行实验研究。相关度计算的结果表明，其中122组被判断为负荷变化过大，99组数据存在负荷异常事件，该方法的判断准确率达到了81.1%。
关键词：异常用电行为;;负荷检测;;日用电负荷曲线;;特征负荷曲线;;相关度;;皮尔逊相关系数;;欧氏距离;;阈值判断
基金资助：国家自然科学基金项目（52377017）
