基于深度森林算法的窃电行为检测方法研究

摘要

cqvip: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。