基于DenseNet和随机森林的电力用户窃电检测

• 作者: 蔡嘉辉 王琨 董康 姚宇航 张雨峰
• 来源期刊: 计算机应用
• 关键词: 窃电检测 密集神经网络 随机森林 智能电表
• 年，卷（期）: 2021,（z1）
• 所属期刊栏目: 人工智能|Artificial intelligence
• 页码范围: 75-80
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020111758

摘要

窃电作为配电网络非技术损耗的主要因素之一,不仅严重扰乱供电秩序,还会危害电网安全,造成供电企业甚至国家的重大损失.为了更高效地检测窃电情况,提出了一种新型的密集卷积神经网络和随机森林(DenseNet-RF)模型,基于该模型实现了电力用户窃电行为的检测.首先,分析了密集卷积神经网络(DenseNet)的结构;其次,将密集卷积神经网络(DenseNet)对大规模的智能电表数据集进行自动特征提取;然后,根据获得的特征再使用随机森林(RF)训练分类器,以检测用户是否窃电.在建立融合模型时,采用网格搜索算法确定最优参数.最后,进行实验验证,实验结果表明,所提出的检测模型优于宽而深的卷积神经网络(WDNet)、DenseNet、极限学习机(ELM)等模型的分类准确性,其模型准确率为96.76％,同时具有良好的泛化能力.