1. 本选题研究的目的及意义
随着电力系统规模的不断扩大和用户用电行为的日益复杂化，电力系统中的异常用电现象也日益突出。
异常用电不仅会影响电力系统的安全稳定运行，还会造成电力资源的浪费和经济损失。
因此，对异常电力用户进行准确预测，对于保障电力系统的安全稳定运行、提高电力资源利用效率、维护电力市场秩序具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着数据挖掘和机器学习技术的快速发展，国内外学者在异常电力用户预测方面开展了大量研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在异常电力用户预测方面做了大量研究工作。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.电力用户数据分析：收集和整理大量的电力用户用电数据，对数据进行清洗、预处理，并进行特征提取和分析，为后续的模型构建提供数据基础。
2.异常用户类型划分：根据电力用户的用电行为特征，对异常用户进行分类，例如窃电用户、违章用电用户、设备故障用户等，以便针对不同类型的异常用户构建更有针对性的预测模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实践应用相结合的研究方法，逐步展开研究工作。
1.文献调研阶段：查阅国内外关于数据挖掘、异常检测、电力用户行为分析等方面的相关文献，了解异常电力用户预测的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和研究方向。
2.数据收集与处理阶段：从电力公司、研究机构等渠道收集大量的电力用户用电数据，对数据进行清洗、预处理，例如缺失值处理、异常值处理、数据标准化等，为后续的模型构建提供高质量的数据基础。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于多源数据融合的异常电力用户预测：除了传统的用电量数据，本研究还将考虑用户类型、用电时间、用电环境等多源数据，构建更全面的用户用电行为画像，提高异常用户预测的准确率。
2.基于深度学习的异常电力用户预测模型：针对传统机器学习算法在处理海量数据和复杂特征方面的不足，本研究将探索深度学习算法在异常电力用户预测中的应用，例如卷积神经网络、循环神经网络等，以提高模型的预测精度和泛化能力。
3.面向电力系统应用的异常电力用户预测系统设计：本研究将结合电力系统的实际需求，设计和开发一个可扩展、易维护、高可靠性的异常电力用户预测系统，并提供数据可视化、预警信息推送等功能，为电力系统的安全稳定运行提供技术支撑。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李欣, 孙才新, 廖清芬, 等. 基于改进孤立森林算法的电力用户用电异常检测[J]. 电力系统自动化, 2021, 45(18): 156-164.
2.王伟, 蔡华祥, 张天宇, 等. 基于深度学习和聚类的配电网窃电用户识别方法[J]. 电力系统自动化, 2021, 45(23): 156-163.
3.周文婷, 董朝阳, 黄民翔, 等. 基于卷积自编码器和LightGBM的短期电力负荷预测[J]. 电网技术, 2020, 44(03): 1018-1027.
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