基于随机森林的电费分析方法、装置、设备及介质与流程

技术特征：
1.一种基于随机森林的电费分析方法，其特征在于，包括：采用混淆矩阵评估随机森林模型，获取电费差错分析模型，其中，所述随机森林模型根据电力客户用电数据确定；根据预处理待分析电力客户用电数据获取归一化数据，将所述归一化数据输入所述电费差错分析模型进行电费差错分析，获取电费分析结果。2.根据权利要求1所述的基于随机森林的电费分析方法，其特征在于，所述根据预处理待分析电力客户用电数据获取归一化数据，具体为：对所述电力客户用电数据进行预处理，包括对数据特征维度的降维、数据缺失值的填补以及数据归一化处理。3.根据权利要求2所述的基于随机森林的电费分析方法，其特征在于，所述采用混淆矩阵评估随机森林模型，获取电费差错分析模型，具体为：所述电力客户用电数据分为训练样本和测试样本，其中，采用自助采样法确定训练样本的多个特征子集分别构建决策树模型，根据多个所述决策树模型构建所述随机森林模型，根据预设的条件，采用所述测试样本以及所述混淆矩阵评估所述随机森林模型，获取电费差错分析模型。4.根据权利要求3所述的基于随机森林的电费分析方法，其特征在于，所述将所述归一化数据输入所述电费差错分析模型进行电费差错分析，包括：根据所述电费差错分析模型，计算所述归一化数据的查准率和召回率确定评估指标，若所述评估指标达到预设的阈值，则确定电力客户用电数据为正常，否则，确定电力客户用电数据为不正常。5.一种基于随机森林的电费分析装置，其特征在于，包括：建模模块，用于采用混淆矩阵评估随机森林模型，获取电费差错分析模型，其中，所述随机森林模型根据电力客户用电数据确定；分析模块，用于根据预处理待分析电力客户用电数据获取归一化数据，将所述归一化数据输入所述电费差错分析模型进行电费差错分析，获取电费分析结果。6.根据权利要求5所述的基于随机森林的电费分析装置，其特征在于，所述建模模块，还用于：对所述电力客户用电数据进行预处理，包括对数据特征维度的降维、数据缺失值的填补以及数据归一化处理。7.根据权利要求6所述的基于随机森林的电费分析装置，其特征在于，所述建模模块，还用于：所述电力客户用电数据分为训练样本和测试样本，其中，采用自助采样法确定训练样本的多个特征子集分别构建决策树模型，根据多个所述决策树模型构建所述随机森林模型，根据预设的条件，采用所述测试样本以及所述混淆矩阵评估所述随机森林模型，获取电费差错分析模型。8.根据权利要求7所述的基于随机森林的电费分析装置，其特征在于，所述分析模块，还用于：根据所述电费差错分析模型，计算所述归一化数据的查准率和召回率确定评估指标，若所述评估指标达到预设的阈值，则确定电力客户用电数据为正常，否则，确定电力客户用
电数据为不正常。9.一种计算机终端设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至4任一项所述的基于随机森林的电费分析方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的基于随机森林的电费分析方法。

技术总结
本发明公开了一种基于随机森林的电费分析方法、装置、设备及介质，方法包括：采用混淆矩阵评估随机森林模型，获取电费差错分析模型，其中，所述随机森林模型根据电力客户用电数据确定；根据预处理待分析电力客户用电数据获取归一化数据，将所述归一化数据输入所述电费差错分析模型进行电费差错分析，获取电费分析结果。本发明基于电力客户用电数据构建及训练随机森林模型，并采用混淆矩阵进行评估确定电费差错分析模型，进而获取电费分析结果，提高获取电费差错分析结果的效率及准确度。高获取电费差错分析结果的效率及准确度。高获取电费差错分析结果的效率及准确度。


技术研发人员：周纯 覃浩 陶飞达 康峰 钱正浩 冼文祥 伍广斌 白艳玲 舒畅 沈尚锋 苏立伟 杨英勃 廖云亭
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司客户服务中心
技术研发日：2021.07.28
技术公布日：2021/10/23