摘要
为提升电力企业在营业电费结算环节的准确性与风险防控能力,构建高效、可靠的异常识别体系成为重要课题。文章基于电力大数据的多源异构特征,整合智能电表采集数据、配电系统运行信息与缴费记录,构建了涵盖时间序列与用户行为的特征体系。引入统计检测、机器学习与深度学习的多层次模型,利用孤立森林(Isolation Forest,iForest)、自编码器与长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络等算法进行对比实验,并通过批处理与流处理结合实现实时与离线检测统一。实验在包含25万户用户、规模达12 TB的真实数据集上展开,结果显示,深度学习模型在复杂特征捕捉与时序模式识别中表现更优,其中LSTM的曲线下面积(Area Under the Curve,AUC)达到0.936,召回率为0.88,误报率控制在6%以内。研究表明,电力大数据结合智能算法能够显著提升电费异常识别的精度与效率,为企业实现智能化稽核和精细化运营提供技术支撑,对电力行业的数字化转型和服务优化具有重要意义。
出处
《消费电子》
2026年第3期158-160,共3页
Consumer Electronics Magazine
