摘要
随着智能电网的快速发展，电力用户数据的规模和复杂度不断增加，如何利用海量数据进行异常电力用户预测成为电力系统安全稳定运行的关键问题。
本文首先介绍了异常电力用户预测的背景和意义，接着阐述了数据挖掘技术和异常检测方法，并对电力用户负荷特征分析方法进行了探讨。
然后，本文重点综述了基于数据挖掘的异常电力用户预测研究现状，包括常用的数据挖掘算法、预测模型构建方法以及系统实现等方面，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，本文总结了现有研究的不足，并展望了未来研究方向。
关键词：异常电力用户；数据挖掘；预测模型；负荷特征分析；文献综述
异常电力用户是指用电行为偏离正常模式的用户，其用电数据往往存在异常波动、突变等情况，可能由多种因素导致，例如窃电、设备故障、数据采集错误等。
异常用电行为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，及时准确地预测异常电力用户，对于保障电力系统安全、提高供电效率、维护电力市场秩序具有重要意义。
数据挖掘技术是从海量数据中发现潜在模式和规律的过程，为异常电力用户预测提供了有效手段。
近年来，随着机器学习、深度学习等技术的快速发展，基于数据挖掘的异常电力用户预测方法取得了显著进展，并在电力系统中得到越来越广泛的应用。
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