22、电力损耗检测与Sybil攻击防御技术解析

电力损耗检测与Sybil攻击防御技术解析

1. 电力客户用电模式聚类分析

在电力领域，对客户用电模式进行聚类分析有助于识别异常用电行为。以5个客户为例，通过计算得出2个聚类的最优水平值为0.095（使用DB Index公式计算）。具体操作步骤如下：
- 收集客户的用电数据，涵盖多个时间段的用电功率等信息。
- 运用K - Means方法对数据进行聚类，初始设定不同的聚类数量，这里从2个聚类集到6个聚类集进行测试。
- 对每个聚类集计算其优化水平，使用DBI（Davies - Bouldin Index）方法评估聚类效果。

计算结果如下表所示：
| 聚类集 | DBI值 | 成员数量 |
| — | — | — |
| 2 | 1.234 | 聚类1: 15；聚类2: 88 |
| 3 | 0.931 | 聚类1: 4；聚类2: 58；聚类3: 41 |
| 4 | 0.893 | 聚类1: 12；聚类2: 54；聚类3: 34；聚类4: 3 |
| 5 | 1.174 | 聚类1: 4；聚类2: 51；聚类3: 35；聚类4: 3；聚类5: 40 |
| 6 | 0.990 | 聚类1: 4；聚类2: 51；聚类3: 35；聚类4: 1；聚类5: 10；聚类6: 2 |

从表中可以看出，聚类集4的DBI值最小，为0.893，这表明该聚类集的每个对象与质心的密度最佳，且聚类之间的距离也分隔良好，因此聚类集4是最优化的选择。

获取最优聚类集后，进入测试阶段。选取3个被归类为非正常用电的客户数据进行测试，具体操作是：
- 计算每个测试数据对象到聚类集4中每个