基于多种分类器的用电安全事件高灵敏检测方法及系统

本发明公开了基于多种分类器的用电安全事件高灵敏检测方法及系统，涉及用电安全检测领域，包括采集低压用户边缘侧用电信息数据，对数据进行预处理；根据用电安全事件的特点，提取相关的特征，并运用傅里叶变换从时间序列数据中提取特征，组成高维特征向量；划分数据集进行模型训练，采用D‑S证据理论进行结果聚合，通过决策级联输出用电安全事件检测结果。本发明提取用电安全相关的特征指标作为输入，选择与用电安全问题相适应的机器学习模型部署多种分类器。应用D‑S证据理论将不同分类器的辨识结果进行聚合，并通过决策级联的方式综合判断最终的用电安全事件类型，从而提升用电安全事件的检测与类型判断准确度。