摘要
随着电力系统信息化和智能化程度的不断提高，海量的电力数据为异常电力用户的识别和预测提供了新的机遇。
异常电力用户的存在不仅会造成电力企业的经济损失，还会影响电力系统的安全稳定运行。
本文针对异常电力用户预测问题，对基于数据挖掘的相关技术和方法进行了综述。
首先，介绍了异常电力用户预测的背景和意义，并对数据挖掘的概念、流程和常用算法进行了概述。
其次，对异常电力用户预测的研究现状进行了详细分析，包括传统方法和基于数据挖掘的方法。
其中，重点阐述了机器学习算法在异常电力用户预测中的应用，如支持向量机、聚类算法、深度学习等。
最后，总结了现有研究的不足，并对未来异常电力用户预测的发展趋势进行了展望。
关键词：异常电力用户；数据挖掘；机器学习；预测；文献综述
##1.1异常电力用户异常电力用户是指用电行为偏离正常模式的用户，其用电数据往往呈现出异常特征，例如：窃电用户:通过各种非法手段窃取电力资源，造成电量损失。
违章用电用户:违反电力使用规定，例如私自改变用电性质、使用禁用电器等。
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