基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法研究

针对单一异常用电检测方法对于存在不平衡性的数据集检测效率普遍不高的问题,提出了一种基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法。首先,以居民用电数据作为研究对象,分析用户在习惯上表现的不同特征,结合不平衡处理技术和分类预测算法进行研究;其次,为了提高模型的整体性能,采用量子遗传算法对集成学习模型中的参数做优化处理;最后,通过云南某地区用电数据集进行验证,证明所提模型相比单一学习模型检测的准确率有明显提升,对提升异常排查效率,降低电力公司的运营成本具有重要意义。

基于融合决策的非侵入式负荷识别方法

对用电客户和电网公司来说家庭能源管理具有极其重大的意义。为实现能源管理中用电细节监测的目的,本文通过采集用户电力入口端电压、电流信息,并提取相关负荷特征,随后进行非侵入式负荷识别,最终达到监测电器用电细节的目的。针对非侵入式负荷识别中不同功率等级电器同时工作时,小功率电器容易出现被错误识别的情况,提出基于功率-谐波的近似度优化目标函数和高次谐波的正则化优化目标函数,在两者的基础上采用融合识别的方法。实验结果表明融合决策的识别方式能避免单一特征单一分类的局限性,获得良好的识别效果。

对金融企业财务管理创新的探讨

财务管理工作作为金融企业非常重要的组成部分,这部分工作对于金融企业的经济效益有着非常重要的作用。本文主要根据对金融企业的财务管理现状进行研究,进而提出相应的策略对金融企业财务管理进行创新。