基于Bagging集成學習方法的用電異常檢測方法研究

楊龍蛟 谷超

摘要：面對日益增長的用電異常行為及其帶來的挑戰，特別是在處理具有明顯類別不平衡特征的數據集時，提出了一種基于Bagging 集成學習方法的用電異常檢測方法。該方法通過整合多種不同的子學習器，包括支持向量機、K 最近鄰、人工神經網絡以及梯度提升決策樹，并采用多數投票法作為決策合成的基礎，有效地增強了模型的預測能力。實驗結果顯示，相較于任意單一模型，所提出的集成模型在準確率、召回率以及曲線下面積值等關鍵性能指標上都有顯著提升，其中在曲線下面積值上達到了卓越的0.960，證明了該方法在用電異常檢測領域的有效性和優越性。

關鍵詞：異常檢測；機器學習；用電異常；電力用電

中圖分類號：TM73；TP181 文獻標識碼：A

0 引言

隨著全球能源需求的不斷增長，電力系統的可靠性和效率成為學術界和工業界關注的焦點[1]。用電異常檢測是保障電力系統穩定運行的關鍵技術之一，能夠幫助電力公司及時發現和處理用電異常情況，避免能源浪費和潛在的安全風險。然而，用電數據的復雜性和動態變化使得準確檢測異常成為一項挑戰。傳統的檢測方法往往難以適應數據的多樣性和大規模變化，這限制了它們在實際應用中的效果[2]。

在眾多解決方案中，Bagging 集成學習方法作為一種有效的機器學習方法，通過結合多個模型，降低過擬合的風險，提高了模型的泛化能力。本文旨在開發一種基于Bagging 集成學習方法的用電異常檢測方法。通過設計和實現多個子學習器，并將它們的預測結果進行有效集成，提高用電異常檢測的準確性和穩定性。本文提出一種可靠且高效的用電異常檢測方法，為電力系統管理和運維提供更加有效的技術支持和決策依據[3]。

1 Bagging集成學習方法

Bagging 集成學習方法是一種用于提高機器學習模型性能的技術，特別是對于決策樹、隨機森林等算法模型[4]。Bagging 集成學習方法的核心思想是通過結合多個模型來減少方差，提高整體模型的穩定性和準確性。這種方法對于減少過擬合（模型在訓練數據上表現很好但在未知數據上表現不佳的現象）非常有效。Bagging 集成學習方法的基本步驟如下。