基于决策树的远程窃电行为识别系统设计

Design of Remote Electricity Stealing behavior identity Based on Decision Tree

通过对远程窃电行为识别系统的研究,提出了一种基于决策树算法的远程窃电行为识别系统,利用数据采集技术将用户数据导入决策树算法建模,根据用户行为习惯设计相关决策模型并对模型进行参数化处理后输出所需的参数,最终实现对用户窃电行为的精准发现。通过该设备,可将盗窃电能的行为准确地识别出来。我国电气化背景下电网发展形势及电能计量管理现状,提出了在电气化背景下电力企业窃电行为的研究与利用方向。首先通过对用户日常耗电行为进行建模分析、建立模型并设计相应决策模型,然后通过对基于决策树算法和电力计量管理现状提出解决方案。该方法可以有效识别窃电报装客户以及有针对性地进行查处或对存在窃电隐患的用户进行提醒,大大提高了窃电案件打击效率和准确率。由于在窃电行为识别过程中对异常数据的分析粒度较粗,导致识别结果的可靠性较低,为此,提出基于决策树的远程窃电行为识别系统设计研究。并进行测试,测试结果表明,设计系统对窃电行为的识别准确率和召回率均值分别达到了91.26%和93.59%。