1、“.....但是仍然可以在算法中的值选择处进行相应的优化，使得算法的精度和速度更优秀。异常用电检测中出现的问题数据集的状态。文献提出了种基于两阶段聚类算法的异常用电检测模型，通过灰色关联分析法分析温度和湿度两个特征对电力负荷的影响，利用算法对负荷模式进行提取，最后将样本的负荷曲线与标准负荷曲线进行比较，计算每个时刻预测值与实际值之间的欧氏距离，将这个距离进行统计后从大到小排基于机器学习的异常用电检测技术的发展现状论文原稿进行训练，最后达到通过用电数据预测用户类型的目的。常用的有监督学习算法包括线性回归逻辑回归人工神经网络支持向量机决策树朴素贝叶斯算法等......”。

2、“.....文献介绍了项目开发的两种检测异常用电数据的方法基于神经网络的方法和基于统计学的作者假定了算法分类器遭受到了最坏程度的攻击，即假定窃电者在知晓分类算法规则的情况下进行窃电活动，此外窃电者还会通过修改数据的方式污染数据集。这样的假设对的算法性能评估更加客观，但是算法建立的过程难度会增大。基于机器学习的异常用电检测基于有监督学习的异常用电检测基于机器学习的异常用电检样本中预测正确答案的目的。假设我们将数据集中的用户分为两类即正常用电的用户和疑似窃电的用户。那么在异常用电检测领域，有监督学习的过程是我们同时给出用户的用电数据以及用户的标签......”。

3、“.....最后达到通过用电数据预测用户类型的目的。常用的有监督学习算法包括线性回归逻辑回归人工神经网络文献使用聚类方法进行异常用电检测。文中将流式计算框架与聚类法结合到起。流式计算框架具有动态计算在内存中直接处理在线数据处理个特点，可以快速反映系统当前的状态。文献介绍了项目开发的两种检测异常用电数据的方法基于神经网络的方法和基于统计学的方法。在基于神能用电数据分析电网技术，。文献提出了种基于两阶段聚类算法的异常用电检测模型，通过灰色关联分析法分析温度和湿度两个特征对电力负荷的影响，利用算法对负荷模式进行提取，最后将样本的负荷曲线与标准负荷曲线进行比较......”。

4、“.....将这个距离电数据。机器学习的各种算法已经趋于成熟但是仍在不断地有性能更强的算法出现，例如近些年来，在面对大数据处理时，深度学习这领域的算法已经越来越展示出在大数据下的优越性能。因此异常用电检测领域也会随着算法的更新和更高质量的数据集的出现而不断更新。除了机器学习领域和统计学的应用，博弈论与异常的关系引入到模型之中，这样更加有利于判断窃电者所在的区域。或者参考文献，搭建窃电者模型去预测窃电者的窃电时间与窃电方式。模型的泛化能力不同的数据集记录的用电数据大不相同，其数据的格式记录的特征数目用户所在的地理位置用户生活习惯当地的季节更替时间都不同......”。

5、“.....将排名靠前的几个用户列为嫌疑用户并逐进行排查。文中提出的算法可以缩小嫌疑用户范围，但是只将温度和湿度两个相近特征进行关联性分析，对结果的影响有限，可以通过参考更多的特征来优化模型。基于机器学习的异常用电检测技术的发展现状论文原稿。，张铁峰，张靖两阶段用电异常检测方法电力科学与工程，王桂兰，周国亮，赵洪山，米增强大规模用电数据流的快速聚类和异常检测技术电力系统自动化，赵莉，候兴哲，胡君，傅宏，孙洪亮基于改进算法的海量些变化都可以从用户长期的用电数据中捕捉到，除了这些长期的改变，还有些非时间因素的改变......”。

6、“.....这些因素都会或多或少影响着模型的搭建。对于窃电者的分析当前大多数模型都是从用户的历史负荷数据来，赵文清，沈哲吉，李刚基于深度学习的用户异常用电模式检测电力自动化设备测的结合也会在异常用电检测领域发挥更大的作用。参考文献陈启鑫，郑可迪，康重庆，皇甫奋宇异常用电的检测方法评述与展望电力系统自动化，能力是极为有限的，解决这问题有两个方向是获得更高质量，具有代表性的数据集，使其得到的模型也具有更强的代表性是在使用相同的计量设备的不同地区，获得的用电数据，通过这些数据去进行综合性的分析......”。

7、“.....目前有关于异常用电行为的研究大多数聚焦于利用不同的机器学习手段从数据集中发现潜藏的异常行建模，這种方法的好处是能清楚的了解大多数用户的用电习惯，从而找到异常用电的个体，但是缺点是由于数据集不平衡特征的制约，没有办法详细的分析窃电者的特征。我们可以参考文献，引入对抗性学习，充分地考虑了供电公司与窃电者之间的博弈，分析窃电者攻击方式与攻击策略的选择，还可以把同区域内用户之基于机器学习的异常用电检测技术的发展现状论文原稿假日这个时间段用户的生活方式会发生明显的变化，因此这个时间段的电力负荷也会呈现出不同的特征再例如季节的改变，用户在夏季和冬季的用电模式也会发生改变夏天由于天气热......”。

8、“.....其用电量相比春季会提高到了冬天，采暖设备的使用也会导致用户的用电模式发生改变。以上不平衡目前很多带标签的数据集都存在正常样本与异常样本的比例严重不平衡的情况，由于异常样本的数量过少，对异常用电样本进行建模就变得很困难，对于这种情况，研究者们般采用以下种方法对算法改进使得可以适应异常样本过少的情况只使用正常样本进行建模，将新的样本与得到的模型进行比较，差异较大的就是，将排名靠前的几个用户列为嫌疑用户并逐进行排查。文中提出的算法可以缩小嫌疑用户范围，但是只将温度和湿度两个相近特征进行关联性分析，对结果的影响有限，可以通过参考更多的特征来优化模型......”。

9、“.....使得算法可以处理高维数据。使用了法。在基于神经网络的方法中，作者先对用电客户进行聚类分析，减少需要分析的样本数目，再通过算法找到嫌疑较大的用户。文献使用聚类方法进行异常用电检测。文中将流式计算框架与聚类法结合到起。流式计算框架具有动态计算在内存中直接处理在线数据处理个特点，可以快速反映系统当算法可分为两个类型有监督学习和无监督学习。有监督学习就是我们把正确答案交给计算机让其进行学习，以达到从新样本中预测正确答案的目的。假设我们将数据集中的用户分为两类即正常用电的用户和疑似窃电的用户。那么在异常用电检测领域......”。