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数量的持续增长，电力数据的规模也呈现出爆炸式增长态势。
传统的电力用户分析方法难以有效处理海量数据，难以满足电力系统对用户行为精准分析的需求。
异常电力用户，指的是用电行为偏离正常模式的用户，其用电行为可能由多种因素导致，例如窃电、设备故障、计量误差等。
2. 本选题国内外研究状况综述
异常电力用户检测和预测是电力系统领域的一个重要研究方向，近年来受到了国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在异常电力用户检测方面开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。
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.电力用户数据分析与预处理:收集并整理电力用户用电数据，对数据进行清洗、转换、归一化等预处理操作，构建适用于数据挖掘算法的数据集。
2.异常电力用户特征提取:研究并应用特征工程技术，从电力用户数据中提取有效的特征，用于构建异常用户预测模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤开展研究工作：
1.文献调研与需求分析阶段:广泛查阅国内外相关文献，了解异常电力用户预测研究现状、最新技术和发展趋势。
在此基础上，结合电力企业的实际需求，对系统进行详细的需求分析，明确系统的目标、功能、性能等方面的要求。
2.系统设计阶段:根据需求分析结果，设计系统的总体架构和模块划分，确定每个模块的功能和接口。
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.基于多源数据的用户特征融合:不同于传统研究仅利用单一数据源，本研究将融合多源电力用户数据，例如用电数据、用户信息、电网拓扑数据等，构建更全面的用户画像，以提高异常用户预测的准确性。
2.基于深度学习的异常用户行为模式挖掘:本研究将探索应用深度学习算法，例如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，挖掘用户用电行为序列中的潜在模式，以更准确地预测用户的未来用电行为。
3.构建可视化异常电力用户预测系统:本研究将开发一个可视化平台，将预测结果以直观、易懂的方式呈现给用户，例如用户用电行为曲线、异常用户分布地图等，以方便用户理解和使用预测结果。
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.李浩,周文静,邓方,等.基于改进孤立森林算法的配电网窃漏电用户识别[J].电力系统保护与控制,2021,49(1):191-198.
2.张雨,宋鹏,李龙,等.计量大数据在识别窃电用户行为中的应用[J].电力信息与通信技术,2021,19(3):66-72.
3.王伟,黄浩,马俊,等.基于博弈论和深度学习的窃电用户识别[J].电力系统保护与控制,2020,48(21):68-75.
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