基于极值理论的用户用电数据异常检测

作     者：肖春 何龙 曹琼 张俊伟 

作者机构：国网山西省电力公司营销服务中心 太原理工大学 国网山西省电力公司 

出 版 物：《太原理工大学学报》 (Journal of Taiyuan University of Technology)

年 卷 期：2025年

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：国网山西省电力公司科技项目赞助 项目全称:基于数据驱动的电能表运行状态评估技术研究(52051L230003) 

主　　题：用户行为 极值理论 广义帕累托分布 阈值计算 异常用电 

摘      要：文章提出了一种基于极值理论的用户用电异常检测模型，旨在解决目前快速准确判别用户异常用电行为的问题。该模型利用智能电表数据，基于固定分布的流数据检测（Streaming Peak Over Threshold， SPOT）和漂移分布的流数据检测（Drift Streaming Peak Over Threshold， DSPOT）算法对用电量数据进行广义帕累托分布（Generalized Pareto Distribution， GPD）拟合，并通过不同方法进行GPD参数估计，从而得到高阈值和低阈值。通过判定用电量是否超过这些阈值，实现对用电异常状态的识别。为验证该方法的有效性，文章以某地区的实际用电数据进行了实验，结果表明该方法对于数据样本较大且非高斯分布的情况具有便捷性和高效性，为用电异常行为的识别提供了新的方向。