用户异常用电数据及代码实现

资 源 简 介

用户异常用电数据及代码实现

详 情 说 明

异常用电检测是电力系统中重要的数据分析任务，旨在通过用户用电数据识别潜在的异常行为。以下是两种典型实现方式的思路解析：

一、数据预处理与特征工程 数据清洗：处理缺失值、异常值（如负值用电量） 特征构造： 时间特征：按小时/日/周统计用电量波动 统计特征：均值、方差、峰谷差值 对比特征：同期用电量变化率

二、决策树实现要点 采用信息增益或基尼系数选择分裂特征 通过剪枝策略防止过拟合 输出可解释的规则（如"当夜间用电量>阈值且波动率>30%时判定异常"）

三、神经网络实现关键 输入层设计：时间序列数据建议采用滑动窗口输入 网络结构选择： 前馈网络：适合静态特征分析 LSTM网络：捕捉时间依赖性异常 输出层：二元分类建议使用sigmoid激活

两种方法对比： 决策树：训练速度快，规则可解释性强 神经网络：对复杂模式识别能力更强，但需要足够训练数据

典型优化方向： 集成方法提升决策树性能（如随机森林） 通过注意力机制增强神经网络时序建模能力 引入无监督预训练解决标注数据不足问题