楊龍蛟 谷超

摘要：面對(duì)日益增長(zhǎng)的用電異常行為及其帶來(lái)的挑戰(zhàn)，特別是在處理具有明顯類別不平衡特征的數(shù)據(jù)集時(shí)，提出了一種基于Bagging 集成學(xué)習(xí)方法的用電異常檢測(cè)方法。該方法通過(guò)整合多種不同的子學(xué)習(xí)器，包括支持向量機(jī)、K 最近鄰、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及梯度提升決策樹(shù)，并采用多數(shù)投票法作為決策合成的基礎(chǔ)，有效地增強(qiáng)了模型的預(yù)測(cè)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，相較于任意單一模型，所提出的集成模型在準(zhǔn)確率、召回率以及曲線下面積值等關(guān)鍵性能指標(biāo)上都有顯著提升，其中在曲線下面積值上達(dá)到了卓越的0.960，證明了該方法在用電異常檢測(cè)領(lǐng)域的有效性和優(yōu)越性。

關(guān)鍵詞：異常檢測(cè)；機(jī)器學(xué)習(xí)；用電異常；電力用電

中圖分類號(hào)：TM73；TP181 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0 引言

隨著全球能源需求的不斷增長(zhǎng)，電力系統(tǒng)的可靠性和效率成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)[1]。用電異常檢測(cè)是保障電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)之一，能夠幫助電力公司及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理用電異常情況，避免能源浪費(fèi)和潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)。然而，用電數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)變化使得準(zhǔn)確檢測(cè)異常成為一項(xiàng)挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的檢測(cè)方法往往難以適應(yīng)數(shù)據(jù)的多樣性和大規(guī)模變化，這限制了它們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中的效果[2]。

在眾多解決方案中，Bagging 集成學(xué)習(xí)方法作為一種有效的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)結(jié)合多個(gè)模型，降低過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)，提高了模型的泛化能力。本文旨在開(kāi)發(fā)一種基于Bagging 集成學(xué)習(xí)方法的用電異常檢測(cè)方法。通過(guò)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)多個(gè)子學(xué)習(xí)器，并將它們的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行有效集成，提高用電異常檢測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。本文提出一種可靠且高效的用電異常檢測(cè)方法，為電力系統(tǒng)管理和運(yùn)維提供更加有效的技術(shù)支持和決策依據(jù)[3]。

1 Bagging集成學(xué)習(xí)方法

Bagging 集成學(xué)習(xí)方法是一種用于提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的技術(shù)，特別是對(duì)于決策樹(shù)、隨機(jī)森林等算法模型[4]。Bagging 集成學(xué)習(xí)方法的核心思想是通過(guò)結(jié)合多個(gè)模型來(lái)減少方差，提高整體模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。這種方法對(duì)于減少過(guò)擬合（模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好但在未知數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳的現(xiàn)象）非常有效。Bagging 集成學(xué)習(xí)方法的基本步驟如下。