【摘 要】
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窃电行为严重危害电网安全，为了提高对窃电行为的检测效率，提出一种新型的基于Grassberger熵随机森林的电网用户窃电检测方法。首先，采用核主成分分析方法（Kernel Principal Componemt Analysis, KPCA）对用户的原始用电量的时间序列向量进行降维，提取用户的用电特征；接着，考虑到窃电样本和正常样本数量相差较大时，窃电检测的分类器训练效果较差，因此，采用数据欠采样
【基金项目】
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中国南方电网有限责任公司科技项目（GDKJXM20185800）； 国家自然科学基金（61803100）～～；
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窃电行为严重危害电网安全，为了提高对窃电行为的检测效率，提出一种新型的基于Grassberger熵随机森林的电网用户窃电检测方法。首先，采用核主成分分析方法（Kernel Principal Componemt Analysis, KPCA）对用户的原始用电量的时间序列向量进行降维，提取用户的用电特征；接着，考虑到窃电样本和正常样本数量相差较大时，窃电检测的分类器训练效果较差，因此，采用数据欠采样方法建立多个数量平衡的样本子集，并采用改进的Grassberger熵随机森林（Random Forest, RF）算法计算信息增益，对各样本子集进行训练再集成，从而提高模型对窃电检测的准确度。以中国南方电网的专变用户窃电检测为案例，将各用户的电表采集电量数据作为模型输入，验证所提模型的窃电检测效果。
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