基于CBLOF算法的用电异常用户识别：原理、实践与工程落地（上篇）

目录

摘要

关键词

一、引言：用电异常检测的业务痛点与技术挑战

1.1 传统阈值法的局限性

1.2 有监督学习方法的适配性不足

1.3 传统离群检测算法的不足

1.4 CBLOF算法的适配性优势

二、CBLOF算法核心原理深度剖析

2.1 算法核心流程（完整版）

步骤1：数据预处理

步骤2：聚类分析（核心步骤）

步骤3：簇分类（大簇与小簇）

步骤4：CBLOF值计算（核心步骤）

情况1：样本x属于大簇（x ∈ C_large）

情况2：样本x属于小簇（x ∈ C_small）

步骤5：异常判定

2.2 关键概念补充

2.2.1 簇中心与距离计算

2.2.2 簇权重的意义

2.3 CBLOF与其他算法的对比（电力场景适配性）

三、用电异常识别的特征工程设计（核心环节）

3.1 特征体系构建（6大类核心特征）

3.2 特征预处理流程（工程化必做）

3.2.1 数据清洗

3.2.2 特征标准化

3.2.3 特征筛选

3.3 特征优化技巧（提升模型精度）

摘要

在电力营销精益化管理、反窃电监测与线损精准治理的核心场景中，用电异常用户识别是保障电网企业营收、提升供电服务质量的关键技术支撑。传统基于固定阈值、人工经验的识别方法，存在泛化能力弱、误报率高、适配性差等突出痛点，难以应对新型电力系统下居民、工商业、农业等多样化用电模式，以及隐蔽化窃电、间歇性计量故障等复杂异常场景。本文上篇聚焦CBLOF算法的核心原理、数学推导与特征工程设计，深入剖析算法适配电力场景的核心优势，构建科学完善的用电特征体系，为后续工程实现与落地应用奠定坚实的理论与技术基础。

关键词

CBLOF算法；离群点检测；用电异常识别；反窃电；负荷数据分析；特征工程