基于集成机器学习的电力系统窃电行为辨别方法

电力系统中窃电行为对线损计算和电网经济运行造成不利影响，严重影响电力市场的经济秩序。基于此，本文提出了一种基于集成机器学习的电力系统窃电辨别方法，以快速准确的辨别窃电行为。首先，该方法建立了基于改进神经网络的电力系统窃电行为特征提取模型，利用实测数据与神经网络全变量重构值进行比较，以获取用电数据的抽象行为特征；然后，利用提取出的窃电行为特征，采用集成机器学习方法进一步推导出电力系统窃电行为辨别方法；最后，基于实际数据集，验证了所提算法具有较高的检测灵敏度和分类精度。