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题名基于神经网络算法的用户窃电行为检测模型研究
被引量:9
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作者
吴健
林国强
王晓慧
沈尚义
陈诚
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机构
国网浙江省电力公司湖州供电公司
全球能源互联网研究院有限公司
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出处
《电力信息与通信技术》
2017年第12期36-40,共5页
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文摘
为了检测存在窃电行为的用电用户,减少电力企业经济效益损失,文章采用湖州市真实用户用电数据,基于机器学习BP神经网络算法,构建低压用户与专变用户用电行为特征,建立窃电风险等级模型。模型采用6折交叉验证方法,平均AUC值达到0.85,验证集中窃电用户命中率达到0.75,比以往人为排查的方法提高了效率和准确性,一定程度上能够辅助反窃电技术的智能化和信息化,为反窃电管理的完善提供有效的技术支持。
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关键词
窃电行为检测
机器学习
神经网络
窃电风险等级
低压用户
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Keywords
electricity theft behavior detection
machine learning
neural network
electricity theft risk rating
low-voltage user
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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