基于深度森林算法的窃电行为检测方法研究
Detection Method for Electricity Theft Based on Deep Forest Algorithm作者机构：南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司
出 版 物：《智慧电力》 (Smart Power)
年 卷 期：2019年第47卷第10期
页 面：85-92页
学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家电网公司科技项目资助(521101180017)~~
主 题：窃电行为检测 深度森林 多粒度扫描 级联森林 特征增强 超参数调试
摘 要：深度学习在窃电行为检测领域的研究中应用越来越多,但传统的基于神经网络的深度学习因需要大量的训练样本、调参过程复杂等原因应用十分受限。首次将深度森林分类算法引入窃电行为检测领域,利用其依赖训练样本量小、超参数少、计算效率高的优点,结合从电量、电压、电流、功率因数等数据提取的特征检测用户是否存在窃电嫌疑。通过某地区用电信息采集系统提供的负荷数据,验证了所提窃电行为检测模型的有效性。
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