一种面向数据缺失与类不平衡的集成窃电检测方法

本发明涉及一种面向数据缺失与类不平衡的集成窃电检测方法，包括以下步骤：步骤S1：利用TimeGAN时序重构能力恢复缺失数据，即填充正常用户和窃电用户数据；步骤S2：引入了类内不平衡的概念，开发条件时序生成对抗网络CTimeGAN来合成窃电样本，增强窃电样本数据；步骤S3：经过步骤S1数据填充和步骤S2数据增强后的窃电样本数据将作为窃电检测器的输入进行优化，从而得到最优配置的Stacking集成窃电检测器；步骤S4：将步骤S1和步骤S2处理后的原始数据输入到基于双层启发式优化配置后的Stacking集成窃电检测器中，得到正常用户和窃电用户的分类结果。本发明能够解决数据不完备和窃电样本匮乏情况下窃电检测精度低的难题。