基于多头注意力机制的用户窃电行为检测

作者：肖丁; 张玙璠^*; 纪厚业

来源：计算机科学, 2022, 49(01): 140-145.

• 智能电网
• 窃电检测
• 深度学习
• 门控循环神经网络
• 多头注意力机制

窃电对社会和经济发展造成了重大损害。如何基于电力大数据来检测用户恶意窃电行为,已受到学术界和工业界的广泛关注。针对传统方法依赖于手工特征、行为序列表征不足和检测精度差等问题,提出了一种基于多头注意力机制的窃电检测模型(Electricity Theft Detection Based on Multi-Head Attention, ETD-MHA)。该模型基于双向门控循环神经网络(Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU)充分捕获用户用电行为序列的时序特征,引入多头注意力机制来进一步增强关键特征的区分度,并通过加深网络来提高学习效果。在爱尔兰和中国国家电网智能电表数据集上进行了大量的实验,结果表明,相比传统的逻辑回归(Linear Regression, LR)、支持向量机(Support Vector Machine, SVM)、随机森林(Random Forest, RF)等多种算法,所提模型展现出了明显的优势。例如,在爱尔兰智能电表数据集上,其AUC值相比LR算法最高提升了34.6%。

• 单位
  北京邮电大学