[发明专利]一种基于随机森林的窃电行为的发现方法在审
| 申请号： | 201711260280.X | 申请日： | 2017-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN107862347A | 公开（公告）日： | 2018-03-30 |
| 发明（设计）人： | 刘晓;施亚林;张同乔;张若冰 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司济南供电公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司37221 | 代理人： | 李圣梅 |
| 地址： | 250031 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于随机森林的窃电行为的发现方法，包括以下步骤获取电力系统用户数据并从营销系统中抽取需要判定的用户数据并进行筛选，剔除不存在窃电可能的数据；对筛选后的原始数据进行预处理，特征进行提取包括提取方差特征和提取含零百分数特征；利用随机森林算法对预处理后的数据进行测试并计算得出最终的实验结果。本发明极大消除了现行人工防窃电方法存在的消耗大量人力物力的弊端，降低了防窃电工作的工作成本，提高了防窃电工作的工作效率。同时采用大数据工具协助处理防窃电工作，有助于提高防窃电工作的准确度，是电力行业大势所趋。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 随机 森林 行为 发现 方法 | ||
【主权项】：
一种基于随机森林的窃电行为的发现方法，其特征是，包括以下步骤：获取电力系统用户数据并从营销系统中抽取需要判定的用户数据并进行筛选，剔除不存在窃电可能的数据；对筛选后的原始数据进行预处理，包括：将窃电用户数据与正常用户数据进行对比，对二者用电特征的差异进行比对分析，提取出差异明显、特征鲜明的用电特征，之后构建专家样本集，并对特征进行提取操作，所述特征进行提取包括提取方差特征和提取含零百分数特征；利用随机森林算法对预处理后的数据进行测试并计算得出最终的实验结果具体为：通过随机森林算法，对用户数据进行决策树分类，最终分类结果由训练出的决策树投票决定，以此判定用户是否有窃电行为。
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