基于半固定集成式数据的异常用电检测方法、装置及介质

本发明公开了一种基于半固定集成式数据的异常用电检测方法、装置、设备及介质，方法包括获取原始用电量数据并对其中的异常数据值进行分类，根据不同类型的异常数据集合中的数据特征模拟异常用电行为以对各异常数据集合进行扩容，使用半固定的样本生成方法将扩容后的异常数据集合与预设数量的随机正常用电数据集合进行重组得到若干个样本子集，对各样本子集进行训练并构建异常用电数据检测模型，使用异常用电数据检测模型进行异常用电检测。本发明通过数据扩容技术有效增加异常用电数据样本数量，结合半固定的样本组合与多样化机器学习集成算法，提升了模型的检测精度与泛化能力，确保了系统在面对复杂不平衡电力数据集时的准确性。