[发明专利]一种基于合成少数类过采样技术的隐蔽窃电行为辨识方法在审
| 申请号： | 202210428344.7 | 申请日： | 2022-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN114818313A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 张希鹏;齐拯;刘杰;汪诗怡;赵璇;金麒 | 申请（专利权）人： | 国网上海市电力公司 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06K9/62;G06F113/04;G06F119/02 |
| 代理公司： | 上海三和万国知识产权代理事务所(普通合伙) 31230 | 代理人： | 蔡海淳 |
| 地址： | 200122 上海市浦东新区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于合成少数类过采样技术的隐蔽窃电行为辨识方法，属供电管理领域。收集某一时段正常用户及记录到的异常用户用电数据；收集对应时段的天气温度数据；进行数据输入及预处理：基于少数类过采样技术的数据扩充：进行用户特征数据标签构建：进行随机森林算法窃电行为预测：对用户最终是否存在窃电的行为作出判断或预测。其除了考虑用户用电特征指标外，将天气因素与用户用电时空相关性考虑在内，并考虑窃电行为隐蔽型的特点，利用合成少数类过采样技术对小样本量的异常样本进行扩充，提高样本有效数据量及覆盖范围，提高了模型训练的精度，增强了窃电行为的辨识能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 合成 少数 采样 技术 隐蔽 行为 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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