基于Bagging二次加权集成的孤立森林窃电检测算法

• 作者: 李国成 陆俊 王赟 黄瑞 刘谋海
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 集成学习 Bagging集成 孤立森林 窃电检测 类不平衡数据
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 学术研究|Basic Research
• 页码范围: 92-100
• 页数: 9页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20210323005

摘要

随着智能电网的高速发展,窃电方式呈现多样化,窃电数据也具有难以标注且样本类不平衡的特征.针对窃电数据无标签且类不平衡的窃电检测问题,提出一种基于Bagging二次加权集成的孤立森林窃电检测算法.首先,通过分析居民和商业用户存在的窃电模式,基于孤立类间相似度最低准则,对各类窃电模式的孤立特征顺序进行优选并训练对应的孤立森林模型;其次,使用加权投票法获得二次集成孤立森林模型,实现了窃电模式不平衡分布条件下的窃电检测.对7种常用学习算法和Bagging异质集成学习算法进行了比较,仿真实验结果表明所提算法的孤立特征顺序优选策略有效提高了无标签且类不平衡条件下的窃电检测效果,二次加权集成策略提高了窃电模式不平衡分布条件下的窃电检测效果.