一种基于SMOTE-GBDT的不平衡窃电数据分类方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于SMOTE

【技术实现步骤摘要】
一种基于SMOTE
‑
GBDT的不平衡窃电数据分类方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本专利技术属于电力、人工智能
，涉及一种基于SMOTE
‑
GBDT的不平衡窃电数据分类方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着电力网络的不断扩大，其受到窃电破坏的概率也大大提高，窃电行为不仅破坏电力系统的经济效益，而且窃电装置往往会造成配电线路和装置的损坏，对周围居民的人身财产安全造成了严重的安全隐患。当前，传统电力系统正不断的向具有数字控制和通信能力的智能电网系统发展，同时越来越多的科技手段也被应用于窃电的环境下，传统的窃电检测以及数据分析方法已经不能适应电力系统的发展，电力部门需要新的高效的方法来对窃电行为进行分析。故如何提高电网的防窃电水平，提升窃电稽查工作的效率，成为了亟待解决的问题
[0003]非侵入式负荷分析，通过计量装置的电力负荷入口处的电流、电压以及功率等信息的测量与分析便可实现用户行为的分析，具有简单、经济、易于推广与应用等优势。本专利针对计量系统中的用户负荷数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于SMOTE
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GBDT的不平衡窃电数据分类方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一、收集用户负荷数据；步骤二、对数据进行缺失值填充和标准化处理；步骤三、基于SMOTE算法取不同K过采样；步骤四、过采样后的数据集，采用默认参数的GBDT训练GBDT模型，步骤五、评估不同K值生成数据集的分类性能，找出最优化分类的K近邻取值；步骤六，基于过采样效果最好的数据集训练GBDT模型；步骤七，基于网络搜索、交叉验证组合模型参数，测试找出GBDT模型最优参数，进而获得最优的窃电分析模型。2.根据权利要求1所述的一种基于SMOTE
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GBDT的不平衡窃电数据分类方法，其特征在于，所述步骤二中，采用均值插补法对缺失值进行填充，公式如(1)所示：其中下标i代表第i个用户，下标j代表第j天，x
ij
代表第i个用户第j天的用电量，f1(x
ij
)表示x
ij
均值插补后的值。3.根据权利要求1所述的一种基于SMOTE
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GBDT的不平衡窃电数据分类方法，其特征在于，所述步骤二中，采取最大最小标准方法对数据集进行标准化处理，计算如公式(2)：其中x表示用户用电数据，i表示用户i，j表示第j天，x
ij
表示用户i在第j天时的用电量，x
imin
表示第i个用户的最小用电量，x
imax
表示第i个用户的最大用电量，f3(x
ij

【专利技术属性】
技术研发人员：卜龙敏，赵丹，张璨辉，陈红，徐慧婷，杨帆，刘映兰，龙乙林，王翔宇，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司供电服务中心计量中心，
类型：发明
国别省市：