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冯小峰,姚诚智,杨俊华.基于Stacking集成学习的窃电检测研究[J].电测与仪表,2024,61(11):211-218.
Feng Xiaofeng,Yao Chengzhi,Yang Junhua.Research on Electricity Theft Detection Based on Stacking Ensemble Learning[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2024,61(11):211-218.
基于Stacking集成学习的窃电检测研究
Research on Electricity Theft Detection Based on Stacking Ensemble Learning
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2024.11.027
中文关键词:  窃电检测  Stacking集成学习  特征工程  MAP检测指标  贝叶斯优化
英文关键词:Electricity theft detection  Stacking ensemble learning  Feature engineering  MAP detection indicator  Bayesian optimization
基金项目:中国南方电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20185800)
        
作者中文名作者英文名单位
冯小峰Feng Xiaofeng广东电网有限责任公司计量中心
姚诚智Yao Chengzhi广东工业大学自动化学院
杨俊华Yang Junhua广东工业大学自动化学院
摘要点击次数: 436
中文摘要:
      基于单一模型的传统窃电检测精度有待提高,应用Stacking集成学习策略,提出一种新的窃电模型,并根据实际业务需要构造MAP检测指标。为实现降维效果,按时间多维度拆解用户日用电量特征,并采用Embedding特征选择,选取其中的重要度高特征;采用贝叶斯优化调参,结合XGBoost、LightGBM和CatBoost集成模型对数据进行交叉验证和预测;分别拼接验证结果和预测结果,Stacking的基分类器采用逻辑斯蒂回归进行集成训练,输出最终预测结果。以2016 CCF竞赛数据为算例,验证了所提出的窃电模型的有效性和可行性。
英文摘要:
      Aiming at the shortcomings of traditional electricity theft detection method that only uses single classifier, an electricity theft detection model based on Stacking ensemble learning is proposed, and a MAP detection indicator is built based on actual project. First, the customer’s daily electricity consumption characteristics are disassembled in multiple dimensions according to time. And then Embedding is employed in selecting the most important features, which reduces the feature dimensions. Second, XGBoost, LightGBM, and CatBoost models are used to cross-validate and predict the results by Bayesian optimization. Finally, the base classifier of Stacking, whose integrated training with logistic regression, outputs the final prediction results. Taking 2016 CCF competition data as an example, the example analysis results verify the effectiveness and feasibility of the proposed stealing model.
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