公开(公告)号：CN113723497A

公开(公告)日：2021-11-30

申请号：CN202110991417.9

申请日：2021-08-26

申请人： 广西大学

发明人： 张冬冬 ,  江枫 ,  李春娇 ,  朱虹谕 ,  江美慧 ,  郭平辉 ,  李深旺 ,  武新章

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06F17/14 ,  G06F16/2458 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种基于混合特征提取及Stacking模型的异常用电检测方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能和电气工程的交叉技术领域。本文针对大数据下的用电异常行为，提出了一种基于混合特征提取及Stacking模型的检测方法，该方法先将人工经验特征提取与LSTM特征提取相融合，再选取LR、KNN、RF作为Stacking模型的基分类器，选取SVM作为元分类器，其中，采用SSA算法对分类器中的各参数进行全局寻优。通过多角度，多层次，多维度建立用户用电指标特征，深层次挖掘用户用电数据，通过仿真实验表明了本文所提模型在各个指标上都取得了较好的效果，证明了模型的有效性。