[发明专利]电网用户用电异常行为检测方法

权利要求书

1.一种电网用户用电异常行为检测方法，包括步骤：

S1：采集获取用户用电数据；

S2：对所述用户用电数据进行数据预处理，获得训练集；

S3：构建基于AdaBoost集成学习的一用电异常检测模型；

S4：利用所述训练集对所述用电异常检测模型进行训练，获得训练后的所述用电异常检测模型；

S5：向训练后的所述用电异常检测模型输入用户特征数据；

S6：所述用电异常检测模型进行异常用电行为分析与识别；

S7：所述用电异常检测模型输出分类结果，所述分类结果包括窃电用户；

S8：使用分类性能指标评价分类结果。

2.根据权利要求1所述的电网用户用电异常行为检测方法，其特征在于，所述S2进一步包括步骤：

S21：根据所述用户用电数据的异常情况，对所述用户用电数据进行相应的填充、清洗和修改操作，获得真实数据；

S22：随机选取10％的所述真实数据作为用户用电异常样本；

S23：按照六种不同的公式修改所述用户用电异常样本，获得所述训练集。

3.根据权利要求2所述的电网用户用电异常行为检测方法，其特征在于，所述六种不同的公式包括公式(1)、公式(2)、公式(3)、公式(4)、公式(5)和公式(6)：

h₁(x^t)＝αx^t，α∈(0.2，0.8) (1)；

其中，h₁(x^t)表示t时刻按公式(1)修改后的用电量，α表示修改常系数，x表示原始用户用电量，t表示指定的某一时间；

其中，h₂(x^t)表示t时刻按公式(2)修改后的用电量，γ表示随机设定的分界值。

h₃(x^t)＝x^48-t (3)；

其中，h₃(x^t)表示t时刻按公式(3)修改后的用电量；

h₄(x^t)＝max{x^t-γ，0} (4)；

其中，h₄(x^t)表示t时刻按公式(4)修改后的用电量；

其中，h₅(x^t)表示t时刻按公式(5)修改后的用电量，t₁表示设定t时刻之前的某一时间，t₂表示表示设定t时刻之后的某一时间；

h₆(x^t)＝mean(x) (6)；

其中，h₆(x^t)表示t时刻按公式(6)修改后的用电量，mean(x)表示对用电量x求均值。

4.根据权利要求1所述的电网用户用电异常行为检测方法，其特征在于，所述S3步骤进一步包括步骤：

S31：给定数据集：(x₁，y₁)，(x₂，y₂)，...(x_N，y_N)，其中y_i＝{0，1}；其中N表示用电数据总数量，x_N表示用户每天用电量，y_N表示窃电标签，窃电标签的值等于1代表未窃电，窃电标签的值等于0代表窃电，i表示自然数；

S32：初始化数据的权值分部向量D₁＝(W₁₁，W₁₂，...，W_1N)＝(1/N，1/N，...，1/N)；其中W_1N表示第1次迭代时第N个样本的权值；

S33：迭代运算，直至设定值，进行t＝1，2，...T次迭代，t表示迭代次数，T表示最大迭代次数；

S34：按弱分类器权重值αt组合各个弱分类器，得到所述用电异常检测模型。