[发明专利]一种基于机器学习的电力用户用电异常检测方法在审
| 申请号： | 202010553003.3 | 申请日： | 2020-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN111695639A | 公开（公告）日： | 2020-09-22 |
| 发明（设计）人： | 石东贤;毕晓东;陈启明 | 申请（专利权）人： | 浙江经贸职业技术学院;浙江经济职业技术学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 丁燕华 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的电力用户用电异常检测方法，具体步骤如下：1）电力负荷数据清洗；2）电力负荷特征提取；3）电力负荷特征评估；4）基于孤立森林算法筛选可靠度高的数据；5）基于聚类的分层最近邻欠采样技术，获得类间平衡数据集；6）构建基于半监督学习的协同森林异常检测模型。本发明提出了基于聚类的分层最近邻采样算法，按比例和距离进行采样，有较强的泛化能力，提高了不平衡数据集分类的准确性；对数据集进行了预处理及特征提取和评估，对重复信息的时间序列进行剔除，消除了特征间的线性关系对结果的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 电力 用户 用电 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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