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杂志ISSN号
基于改进孤立森林算法的异常用电行为识别方法
作者姓名:
钱旭盛
朱萌
翟千惠
张轩城
陈可
作者单位:
1. 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院;2. 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
基金项目:
国家自然科学基金项目(51877071);
摘 要:
针对传统异常用电行为识别方法准确率低、时效性差且人工消耗较高等问题,提出了一种基于粒子群算法的改进孤立森林识别方法。该方法通过总结异常用电行为规律,重构相关行为的特征指标,并侧重于对异常样本的学习与训练,进而在集成算法套袋思想的基础上构建了孤立森林。同时利用粒子群算法的群集寻优能力选择出精准度较高、差异度较大的孤立树形成子集,进一步优化了异常用电行为的识别效果。实验结果表明,改进方法的AUC值和识别效率均高于聚类算法及孤立森林算法,能够对异常用电行为进行准确识别。
关 键 词:
异常用电行为
异常识别
粒子群算法
孤立森林
集成算法
群集寻优
聚类算法
AUC值
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