基于Bagging集成学习方法的用电异常检测方法研究

杨龙蛟 谷超

摘要：面對日益增长的用电异常行为及其带来的挑战，特别是在处理具有明显类别不平衡特征的数据集时，提出了一种基于Bagging 集成学习方法的用电异常检测方法。该方法通过整合多种不同的子学习器，包括支持向量机、K 最近邻、人工神经网络以及梯度提升决策树，并采用多数投票法作为决策合成的基础，有效地增强了模型的预测能力。实验结果显示，相较于任意单一模型，所提出的集成模型在准确率、召回率以及曲线下面积值等关键性能指标上都有显著提升，其中在曲线下面积值上达到了卓越的0.960，证明了该方法在用电异常检测领域的有效性和优越性。

关键词：异常检测；机器学习；用电异常；电力用电

中图分类号：TM73；TP181 文献标识码：A

0 引言

随着全球能源需求的不断增长，电力系统的可靠性和效率成为学术界和工业界关注的焦点[1]。用电异常检测是保障电力系统稳定运行的关键技术之一，能够帮助电力公司及时发现和处理用电异常情况，避免能源浪费和潜在的安全风险。然而，用电数据的复杂性和动态变化使得准确检测异常成为一项挑战。传统的检测方法往往难以适应数据的多样性和大规模变化，这限制了它们在实际应用中的效果[2]。

在众多解决方案中，Bagging 集成学习方法作为一种有效的机器学习方法，通过结合多个模型，降低过拟合的风险，提高了模型的泛化能力。本文旨在开发一种基于Bagging 集成学习方法的用电异常检测方法。通过设计和实现多个子学习器，并将它们的预测结果进行有效集成，提高用电异常检测的准确性和稳定性。本文提出一种可靠且高效的用电异常检测方法，为电力系统管理和运维提供更加有效的技术支持和决策依据[3]。

1 Bagging集成学习方法

Bagging 集成学习方法是一种用于提高机器学习模型性能的技术，特别是对于决策树、随机森林等算法模型[4]。Bagging 集成学习方法的核心思想是通过结合多个模型来减少方差，提高整体模型的稳定性和准确性。这种方法对于减少过拟合（模型在训练数据上表现很好但在未知数据上表现不佳的现象）非常有效。Bagging 集成学习方法的基本步骤如下。