一种相异模型下Stacking集成算法的异常用电用户识别方法

摘要

本发明公开了一种相异模型下Stacking集成算法的异常用电用户识别方法，从用电信息采集系统中单个用户用电负荷数据的记录情况、时间序列划分统计量以及用户用电相似度三个维度建立用电特征指标，提取用户用电特征集，更加有效挖掘数据深层次特征。相比于单一模型，本发明从跨越空间的概念选取SVM、GBDT、RF以及Deep Forest四种不同种类算法的分类相异模型做为Stacking集成结构的基分类模型。基于相异模型、相异特征构建大量模型为基模型进行原特征的学习，从不同层次、不同角度挖掘数据信息，对用户异常用电有更优的识别性能。