【摘 要】
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针对窃电检测中用户用电数据类别不平衡、采用投票法作为结合策略的集成学习方法无法充分发挥多个不同学习器优势等问题，提出一种基于多异学习器融合Stacking集成学习的模型应用于窃电检测。首先,从影响电量计量的因素出发，根据常见的5种窃电方法模拟6种窃电行为模式；其次采用合成少数类过采样技术（SMOTE）对不平衡的用电数据进行处理，并利用K折交叉验证法对平衡后的训练集进行划分以缓解因重复学习造成的过拟
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51607104）；
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针对窃电检测中用户用电数据类别不平衡、采用投票法作为结合策略的集成学习方法无法充分发挥多个不同学习器优势等问题，提出一种基于多异学习器融合Stacking集成学习的模型应用于窃电检测。首先,从影响电量计量的因素出发，根据常见的5种窃电方法模拟6种窃电行为模式；其次采用合成少数类过采样技术（SMOTE）对不平衡的用电数据进行处理，并利用K折交叉验证法对平衡后的训练集进行划分以缓解因重复学习造成的过拟合；然后,使用评价指标和多样性度量优选模型的不同初级学习器和元学习器，构建融合不同学习器优势和差异的Stacking集成学习的窃电检测模型；最后,算例对比分析结果表明基于多异学习器融合Stacking集成学习的窃电检测模型能有效解决用电数据类别不平衡，且充分发挥不同学习器的优势，在准确率、F1分数和ROC曲线下面积上均表现最好。
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