基于用户行为分析的电力盗窃双重聚类检测模型

《CSEE Journal of Power and Energy Systems》：Dual Clustering Detection Model of Power Theft Based on User Behavior Analysis

居民用电窃电行为检测的双聚类模型研究。基于用户用电行为分析，提出改进K-means聚类初步筛查可疑用户，结合11类用电模式分类和曲线相似性分析确定最终窃电者。模型有效降低误检率和漏检率，优化了K值选择（肘部法则+轮廓系数）、初始聚类中心（K-means++）和抗噪设计（K-medoids）。实验表明在3234个样本中，检测率、准确率等指标显著优于传统机器学习方法，AUC-ROC值更高。

　　在大数据时代背景下，居民用电窃取行为不仅给电力公司带来巨大的经济损失，还对电力系统的安全运行构成潜在威胁。针对这一问题，本文提出了一种基于用户用电行为分析的双聚类用电窃取检测模型。该模型旨在提高检测准确率，同时降低误报率，为电力公司提供更有效的用电窃取识别方案。

传统的用电窃取检测方法主要依赖于人工调查和安装监测或报警仪器系统，但这些方法在资源消耗和效率方面存在较大问题。随着智能电表的普及，大量的电力消费数据、天气数据、用户信息等被采集，为电力窃取行为的识别提供了新的可能性。然而，窃电行为也变得越来越智能化和复杂化，需要更先进的数据分析方法来应对。

本文提出的方法基于聚类分析，通过改进的K-means算法，结合用户用电行为模式的分类，实现了对电力窃取行为的识别。改进的K-means算法通过双重标准（肘部法和轮廓系数法）来确定最佳的K值，这有助于在不同数据集中找到合适的聚类数目。同时，通过引入K-means++算法来优化初始聚类中心的选择，提升了算法的稳定性和效率。此外，使用Elkan K-means算法减少计算量，提升模型的计算效率，而K-medoids算法则有助于减少噪声对聚类结果的影响。

在用户用电行为模式的分类过程中，本文通过分析不同家庭类型和季节变化对用电行为的影响，总结出11种典型的居民用电模式。通过对用电模式的进一步分析，利用曲线相似度分析，识别出可能的用电窃取用户，最终确定用电窃取集合S2。在该过程中，曲线相似度的计算方式被特别设计，以适应不同用户行为模式之间的差异，从而提升检测的准确性。

通过模拟实验，本文验证了该模型的有效性。实验结果表明，改进的K-means算法在检测准确率、误报率等关键指标上均优于传统方法。此外，与基于分类和回归的传统方法相比，该模型在处理不平衡数据集方面表现更优，能够更全面地识别异常用电行为。

在模型评估过程中，本文使用了混淆矩阵和多种评价指标（如准确率、召回率、F1-score、ROC曲线和AUC值）来衡量模型的性能。结果显示，该模型在这些指标上均优于其他传统方法，尤其是与基于机器学习的算法相比，其检测效果更加显著。这表明，结合用户用电行为分析的双聚类模型在电力窃取检测中具有重要的应用价值。

尽管本文提出的方法在电力窃取检测方面表现出色，但仍然存在一些局限性。例如，该模型主要适用于特定地区的居民用电数据，无法直接推广到所有地区。此外，某些参数（如曲线相似度阈值、异常序列长度、实际用电占比等）的设定仍需进一步优化，以提高模型的适应性和鲁棒性。因此，未来的研究可以进一步探索更加自适应的模型，以及更多样化的评估指标，以应对不同场景下的电力窃取检测需求。