一种基于SMOTE和XGBoost的窃电检测方案

用户侧窃电行为造成的非技术损失不仅增加了电网的运营成本,还会干扰电力系统稳态。现有的检测方案忽略了用电数据的时序性及正负样本分布不均、维度高的问题,这将极大地影响检测的准确率。因此,提出了一种基于SMOTE和XGBoost的窃电检测方案。针对电力数据的时序性和类不平衡的特点,利用SMOTE算法进行过采样解决了数据不平衡的问题,并构造时序特征挖掘用户用电模式;再使用XGBoost执行用电数据的特征提取和分类过程。实验表明,通过SMOTE算法可以提高不平衡数据分类的有效性,对比于传统的检测模型,XGBoost算法在窃电检测场景的多项评价指标下均取得了更好的效果,其中准确率提升至92.45%。