基于TLSmote-SVM的非均衡用户窃漏电诊断算法

针对支持向量机（support vector machines, SVM）检测异常用电用户精度受样本非均衡性和核函数选择影响的问题, 提出一种基于TLSmote-SVM（tomekLink-smote-SVM）的窃漏电诊断模型. 首先基于用电用户数据分布, 利用Smote方法扩充少数类样本, 同时采用Tomek-link剔除噪声; 然后对用户用电特征指标降维后优选SVM核函数; 最后将该算法应用于非均衡用户窃漏电诊断实验, 并与传统SVM和Smote-SVM进行对比, 实验结果表明, 该算法可显著提高窃漏电用户的检测精度.