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申请/专利权人：中国石油天然气集团有限公司;中国石油集团工程材料研究院有限公司;西安三环石油管材科技有限公司
摘要：本发明公开了一种智能电网窃电行为集成学习检测方法及系统，方法包括获取诚实用户历史用电数据并进行预处理，生成数据集；对各个数据集进行数据降维，进行特征提取；对特征提取后的各数据集中的诚实数据与恶意数据进行聚类，区分诚实类数据与窃电类数据；对各数据集进行均衡处理，达到诚实类数据与窃电类数据的类内平衡与类间平衡；各数据集进行分类，形成分类投票器；将新用电数据输入至分类投票器中，检测是窃电。通过六个阶段判断是否存在窃电行为，在考虑尽量降低检测器布设成本并同时避免不均衡数据对机器学习算法造成影响的前提下，使得检测器能够快速、准确定位智能电网邻居区域中的恶意电表，不需要额外增加检测器部署成本。
主权项：1.智能电网窃电行为集成学习检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取诚实用户历史用电数据，以诚实用户历史用电数据为基准，进行数据预处理，并采样生成若干个数据集；采用不同的数据降维方法对各个数据集进行数据降维，分别对各个数据集进行特征提取；对特征提取后的各个数据集中的诚实数据与恶意数据分别进行SNN算法聚类，区分诚实类数据与窃电类数据；根据数据均衡算法对各个数据集进行均衡处理，使各个数据集达到诚实类数据与窃电类数据的类内平衡与类间平衡；利用KNN算法对均衡处理后的各个数据集进行分类，得到若干个KNN分类器，最终形成分类投票器；将用户新用电数据输入至分类投票器中，检测该用户是否存在窃电行为。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油天然气集团有限公司 中国石油集团工程材料研究院有限公司 西安三环石油管材科技有限公司 一种智能电网窃电行为集成学习检测方法及系统
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