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申请/专利权人：国网宁夏电力有限公司营销服务中心(国网宁夏电力有限公司计量中心)

摘要：本发明公开了一种电网过流异常检测方法，先采集电网系统中电流数据和用户信息，通过特征处理构建用于训练梯度提升决策树模型的数据集；再通过XGboost梯度提升决策树算法使用数据集进行梯度提升决策树模型的训练，得到可以用于电流数据检测识别异常的模型，从而完成电流数据的异常判断。

主权项：1.一种电网过流异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1、数据采集；1.1、选取N个用户，获取每个用户的接入类型；1.2、在固定时长T内采集每个用户在每日内的多个三相电流数据，记第j个用户在每日内采集的三相电流数据为：其中，表示第j个用户在每日内采集的第k个三相电流数据，m表示每日内采集三相电流数据的个数，x＝a,b,c表示电流三相，j＝1,2,…,N，t＝1,2,…,T；最终得到每个用户在固定时长T内采集的三相电流数据，表示为：Ij＝{Ij,x1,Ij,x2,…,Ij,xt,…,Ij,xT}；2、采集数据预处理；2.1、将每个用户的接入类型通过独热编码处理成二进制向量，记为sj；2.2、对每个用户采集的三相电流数据Ij进行缺失值补全；2.3、对每个用户采集的三相电流数据Ij设置标签；以每日为单位，查询Ij中每组数据Ij,xt对应时间段内的工作日志，如果工作日志中记录了过流异常明细，则为Ij,xt添加标签True；否则为Ij,xt添加标签False；2.4、以每日为单位，计算Ij中每组数据Ij,xt的三相电流不平衡度；计算单个采样时刻的三相电流不平衡度pj,k：最大相电流-三相平均电流三相平均电流获取Ij,xt的三相电流不平衡度Pjt：Pjt＝{pj,1,pj,2,…,pj,k,…,pj,m}；3、构建训练数据；将每个用户在每日采集的三相电流数据Ij,xt、三相电流不平衡度Pjt、用户接入类型转换后的特征量输入sj作为一组训练数据，记为{Ij,xt,Pjt,sj}；4、定义梯度提升决策树模型； 其中，K代表决策树数量，fl为第l棵决策树，xi表示输入的第i组训练数据{Ij,xt,Pjt,sj}，表示xi的预测结果；5、训练梯度提升决策树模型；5.1、设置迭代次数τ，初始化τ＝1；5.2、定义损失项和正则化项；损失项为：正则化项为：其中，yi为第i组训练数据对应的实际标签值，当标签为True时，yi取值为1，当标签为False时，yi取值为0；ωl表示第l棵决策树的权重，γ和λ为超参数；5.3、通过损失项和正则化项的加权和定义模型优化过程中单棵决策树的目标函数为： 5.4、将训练数据输入至梯度提升决策树模型，然后以目标函数最小为目标，通过迭代方式构建出目标函数最小的梯度提升决策树模型；6、电网过流异常检测；实时采集某个用户在一日的三相电流数据和接入类型，然后按照步骤2进行预处理，得到梯度提升决策树模型的输入{Ixt,Pt,s}，其中，Ixt为该用户采集的三相电流数据，Pt为Ixt对应的三相电流不平衡度，s为该用户的接入类型转换后的特征量；将输入数据输入至梯度提升决策树模型，从而预测出三相电流数据是否出现过流异常。

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