基于堆叠稀疏自编码器和深度森林的窃电检测模型

为了提高窃电检测模型的检出率和准确率，提出一种基于堆叠稀疏自编码器和深度森林的窃电检测模型。通过使用用户用电量数据训练堆叠稀疏自编码器，以降低总体重建误差为目标，确定堆叠稀疏自编码器的层数及隐藏层输出向量维度，实现对用户用电特征更有效的提取。将最后一层稀疏编码器隐藏层的输出向量作为深度森林的输入特征向量，对输入特征向量进行多粒度扫描，使用级联森林实现特征深度融合与窃电检测。基于某市6 000个用户用电量数据对该模型的性能进行验证，实验结果表明，对比其他经典窃电检测模型，所提窃电检测模型具有更高的检出率和准确率。