一种基于主动学习的窃电检测方法及系统

本发明公开了一种基于主动学习的窃电检测方法及系统，涉及深度学习技术领域，包括获取第一电力消耗数据，并根据所述第一电力消耗数据得到第一数据集和第二数据集；根据所述第一电力消耗数据确定第一数据矩阵；基于所述第一数据矩阵构建窃电检测CNN模型；根据所述第一数据集和第二数据集训练所述窃电检测CNN模型，并根据训练后的第一数据集和窃电检测CNN模型确定窃电检测结果。本发明在不牺牲窃电检测可靠性的情况下降低了数据标记成本，利用主动学习方案将卷积神经网络学习与基于蒙特卡罗dropout的贝叶斯主动查询无缝结合，有效地选择最有价值的实例进行模型训练，能够在有限的标记学习实例下推导出可靠的窃电检测CNN模型，降低数据标记成本。