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申请/专利权人：三峡大学
摘要：本发明公开了一种基于Blending集成学习的窃电检测识别方法，包括以下步骤：利用采样设备实时获取用户的用电量数据；采用ADASYN采样方法处理类别不平衡的用电数据；通过初级学习器进行遴选，选择最佳初级学习器组合，通过元学习器性能上的比较选择表现最优的元学习器融合不同初级学习器的优势，构建Blending集成学习模型；基于Blending集成学习模型基于历史数据对每一个台区未来一天的用电量进行短期预测；针对RSPE超过阈值的窃电嫌疑台区进行重点核查；将窃电可疑台区后连接的所有用户暂时全部确定为可疑用户，将处理后的数据作为模型的输入，通过构建的Blending集成学习模型完成窃电用户检测识别；该方法可以结合台区窃电检测和用户窃电检测台区来提高检测的效率和准确性。
主权项：1.一种基于Blending集成学习的窃电检测识别方法，其特征在于，包括：S1，通过采样设备获取用户用电量数据，构建用户用电量数据集；S2，采用ADASYN采样方法处理类别不平衡的用电数据，得到重采样数据集；S3，通过初级学习器遴选出最佳初级学习器组合，通过元学习器的性能比较，选择表现最优的元学习器融合不同初级学习器的优势，构建Blending集成学习模型；S4，通过构建的Blending集成学习模型，基于历史数据对每一个台区未来一天的用电量进行短期预测；S5，针对RSPE超过阈值的窃电嫌疑台区进行重点核查；S6，将窃电可疑台区后连接的所有用户作为检测对象，将S2中处理后的数据作为模型的输入，通过S3中构建的Blending集成学习模型完成窃电用户检测识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡大学 一种基于Blending集成学习的窃电检测识别方法
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