【摘 要】
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在大数据的时代洪流中,电力系统也向着智能化和信息化的方向发展,与此同时,智能电网的安全可靠供电也面临新的挑战。其中,在电网进行输配电的过程中,存在一些企业或者个体用户的窃电行为,严重损害了电网公司的经济利益,而且窃电带来的损失使得配电网在实际运行中的负荷大于预计负荷,为电力系统带来很大的供电安全隐患。如今,窃电方式更加先进化、多样化和隐秘化,这与相对落后的传统的异常用电检测技术及用电管理模式的矛盾
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在大数据的时代洪流中,电力系统也向着智能化和信息化的方向发展,与此同时,智能电网的安全可靠供电也面临新的挑战。其中,在电网进行输配电的过程中,存在一些企业或者个体用户的窃电行为,严重损害了电网公司的经济利益,而且窃电带来的损失使得配电网在实际运行中的负荷大于预计负荷,为电力系统带来很大的供电安全隐患。如今,窃电方式更加先进化、多样化和隐秘化,这与相对落后的传统的异常用电检测技术及用电管理模式的矛盾日益突出,因此,研究适应时代发展需求的异常用电检测方法势在必行。坚强智能电网和泛在电力物联网的建设与发展给基于数据驱动的窃电检测方法提供了新的机遇,通过对用户用电负荷数据的深入分析和挖掘,可以发现窃电者异常的用电行为模式,对提高窃电检测效率和准确率大有裨益。本文采用集成学习模型对电力用户负荷数据进行异常检测分析,开展了如下研究工作:（1）从数据挖掘的角度分析了数据处理的一般流程和步骤,对异常用电检测问题进行算法建模和模型评估。（2）对负荷元数据进行大量的数据预处理操作,包括异常值的筛选、缺失值的填补以及标准化等处理,通过合适的数据预处理可以有效提高数据质量,减小元数据集中夹杂的噪声对算法模型的影响。并针对窃电数据不平衡导致模型算法偏向数据量多的一方的问题,采用基于SMOTE过采样技术对原有的窃电数据进行样本增强,并用PCA降维方法对特征属性进行维度规约,一方面避免了“维数灾难”湮没有效属性的问题,另一方面也节约了算法运行的时间。（3）设计了基于用电异常检测的AdaBoost和Bagging集成学习模型,充分发挥群体的智慧,生成更优的检测模型。（4）利用遗传算法对模型的超参数进行优化,进一步提高模型的检测效果。
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