基于Bagging异质集成学习的窃电检测

游文霞; 申坤; 杨楠; 李清清; 吴永华; 李文武

doi:10.7500/AEPS20200411002

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基于Bagging异质集成学习的窃电检测

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于Bagging异质集成学习的窃电检测
- Electricity Theft Detection Based on Bagging Heterogeneous Ensemble Learning
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第2期页码：105-113
- 作者机构：
  
  1.三峡大学电气与新能源学院，湖北省宜昌市 443002
  2.国网湖北省电力有限公司孝感供电公司，湖北省孝感市 432000
- 作者简介：
  
  游文霞(1978—)，女，博士，副教授，主要研究方向：机器学习在电力系统中的应用。E-mail：youwenxia@ctgu.edu.cn
  申坤(1994—)，男，通信作者，硕士研究生，主要研究方向：电力系统人工智能。E-mail：437472944@qq.com
  杨楠(1987—)，男，博士，副教授，主要研究方向：电力系统运行与控制、电力系统规划。E-mail：ynyyayy@ctgu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51607104)
- DOI：10.7500/AEPS20200411002
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-04-11，
  
  修回日期：2020-08-16，
  
  网络出版日期：2020-11-11，
  
  纸质出版日期：2021-01-25
- 稿件说明：
移动端阅览
游文霞,申坤,杨楠等.基于Bagging异质集成学习的窃电检测[J].电力系统自动化,2021,45(2):105-113.

YOU Wenxia,SHEN Kun,YANG Nan,et al.Electricity Theft Detection Based on Bagging Heterogeneous Ensemble Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(2):105-113.
游文霞,申坤,杨楠等.基于Bagging异质集成学习的窃电检测[J].电力系统自动化,2021,45(2):105-113. DOI： 10.7500/AEPS20200411002.

YOU Wenxia,SHEN Kun,YANG Nan,et al.Electricity Theft Detection Based on Bagging Heterogeneous Ensemble Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(2):105-113. DOI： 10.7500/AEPS20200411002.

摘要

针对传统窃电检测中单一分类方法的不足，提出一种基于Bagging异质集成学习的窃电检测方法。考虑不同个体学习器在数据集上的表现以及各学习器之间的多样性，构建多种个体学习器嵌入的Bagging异质集成学习的窃电检测模型，模型的个体学习器包含k最近邻、误差反向传播神经网络、梯度提升树和随机森林，通过引入改进加权投票策略将其输出进行结合。使用爱尔兰智能电表数据集对算法有效性进行验证。结果表明，与传统单一学习器和同质集成学习检测相比，基于Bagging异质集成学习的窃电检测方法的准确率、命中率、误检率等检测指标更好，灵敏性分析验证了基于Bagging异质集成学习的窃电检测方法的有效性。

Abstract

Aiming at the deficiency of the single classification method in traditional electricity theft detection

this paper proposes an electricity theft detection method based on Bagging heterogeneous ensemble learning. Considering the performance of different individual learners on the data sets and the diversity between various learners

an electricity theft detection model based on Bagging heterogeneous ensemble learning with combination of various individual learners is developed. The individual learners of the model include the k-nearest neighbors

the error back propagation network

the gradient boosting decision tree and random forest. The outputs of the individual learners are combined by an improved weighted voting strategy. The Irish smart meter data set is used to verify the feasibility of the algorithm. The results show that

compared with the traditional single model

the electricity theft detection based on Bagging ensemble learning has better performance in accuracy

true positive rate and false positive rate. The sensitivity analysis shows the validity of the electricity theft detection method based on Bagging heterogeneous ensemble learning.

关键词

Keywords

references

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