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隨著智能電網(wǎng)的不斷推進與傳感技術(shù)的高速發(fā)展，我國電網(wǎng)用電側(cè)數(shù)據(jù)逐步呈現(xiàn)出高復(fù)雜度、高冗余度的冪指數(shù)增長態(tài)勢。傳統(tǒng)的用電行為模式檢測技術(shù)己無法滿足其分析處理需求。為此提出基于稀疏隨機森林模型的用電側(cè)異常行為模式檢測方法。該方法首先利用時間窗函數(shù)與Bootstrap重采樣，建立用電側(cè)行為模式信息簇。其次，利用基于隨機權(quán)網(wǎng)絡(luò)的有監(jiān)督學習得到隨機森林模型。最后，對隨機森林模型進行稀疏化，并依據(jù)異常積累量指標判定樣本有無異常。仿真對比實驗驗證了提出的稀疏隨機森林模型的精確性與高效性。此外，通過多種體量數(shù)據(jù)下的Hadoop分布式計算實驗，驗證了基于稀疏隨機森林的用電側(cè)行為模式檢測方法對用電側(cè)大數(shù)據(jù)的高效處理能力。
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