一种用户异常用电行为检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种用户异常用电行为检测方法及装置，方法包括：响应于获取的用户原始数据，对用户原始数据进行数据预处理，使得到优化用电数据；响应于获取的优化用电数据，对训练模型进行训练并生成XGBoost检测模型；基于遗传算法对XGBoost检测模型进行参数优化，使确定XGBoost检测模型的最佳超参数组合；将待检测数据输入XGBoost检测模型中，基于最佳超参数组合进行判断某一优化用电数据是否异常。采用遗传算法对XGBoost检测模型的参数进行调优，实现对多个XGBoost模型超参数的同时优化，最终得到具有性能优良的异常用电检测模型，提高了检测准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种用户异常用电行为检测方法及装置
本专利技术属于电网反窃电
，尤其涉及一种用户异常用电行为检测方法及装置。
技术介绍
随着经济的快速发展，用户的用电需求不断增加，若用户用电行为异常将增大电网的非技术性损失，增加电力公司的运营成本。传统的用户异常用电行为检测方法是现场人员定期巡检线路、定期校验电表、用户举报等，这些手段对人的依赖性较大，需要投入大量的人力成本，同时，用电行为的检测耗时较长、效率较低。目前，对于异常用电行为检测的研究主要分为基于状态和基于人工智能两类方法。基于状态的分析方法是通过实时比较配电网的功率、电压、电流等大量数据的变化来检测异常；基于人工智能的异常用电行为检测模型则首先通过数据分析提取可以反映异常用电行为的指标，再借助人工智能的方法训练指标与用电行为检测结果之间的映射关系，完成异常用电行为检测模型的构建。相关技术1：基于硬件的用户异常用电行为检测方法，使用摄像头、传感器及联网装置组成的复杂检测系统等外置监测装置实时监测供电设备是否遭到破坏、用电行为是否正常。该方法需要较高的设备成本，硬件设备容易受到天气等外在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户异常用电行为检测方法，其特征在于，包括：/n响应于获取的用户原始数据，对所述用户原始数据进行数据预处理，使得到优化用电数据，其中，所述用户原始数据包括用户历史用电数据以及终端设备异常用电记录，所述数据预处理包括数据清洗、缺失值处理以及数据降维，所述缺失值处理包括采用期望最大化插补法对缺失值进行处理；/n响应于获取的所述优化用电数据，对训练模型进行训练并生成XGBoost检测模型；/n基于遗传算法对所述XGBoost检测模型进行参数优化，使确定所述XGBoost检测模型的最佳超参数组合；/n将待检测数据输入所述XGBoost检测模型中，基于所述最佳超参数组合进行判断某一优化用电数据是...

【技术特征摘要】
1.一种用户异常用电行为检测方法，其特征在于，包括：
响应于获取的用户原始数据，对所述用户原始数据进行数据预处理，使得到优化用电数据，其中，所述用户原始数据包括用户历史用电数据以及终端设备异常用电记录，所述数据预处理包括数据清洗、缺失值处理以及数据降维，所述缺失值处理包括采用期望最大化插补法对缺失值进行处理；
响应于获取的所述优化用电数据，对训练模型进行训练并生成XGBoost检测模型；
基于遗传算法对所述XGBoost检测模型进行参数优化，使确定所述XGBoost检测模型的最佳超参数组合；
将待检测数据输入所述XGBoost检测模型中，基于所述最佳超参数组合进行判断某一优化用电数据是否异常。


2.根据权利要求1所述的一种用户异常用电行为检测方法，其特征在于，在基于遗传算法对所述XGBoost检测模型进行参数优化，使确定所述XGBoost检测模型的最佳超参数组合之后，所述方法还包括：
响应于获取的所述优化用电数据，对包含所述最佳超参数组合的XGBoost检测模型进行准确度测试。


3.根据权利要求1所述的一种用户异常用电行为检测方法，其特征在于，所述数据清洗包括删除所述用户原始数据中的冗余或无关数据。

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【专利技术属性】
技术研发人员：户艳琴，刘念，李承霖，傅皆恺，黄天翔，张延，石德文，李柯舟，胡志强，范志夫，
申请(专利权)人：国网江西综合能源服务有限公司，国家电网有限公司，华北电力大学，
类型：发明
国别省市：江西;36