基于AdaBoost-DT算法的电力市场串谋行为识别研究

基于AdaBoost-DT算法的电力市场串谋行为识别研究
针对电力市场中购电商串谋的识别方法定性分析居多，实时性不高的问题，文中提出基于AdaBoost-DT算法的串谋行为智能识别方法，将AdaBoost-DT集成分类算法用于串谋识别中，解决了串谋行为难以量化识别的问题。从串谋机理出发，设计了一套基于任意2个购电商之间的串谋识别指标体系。面对数据不均衡问题，采用过采样法对训练数据集进行增广，利用AdaBoost-DT分类算法训练串谋行为智能识别模型。最后，以月度交易数据为支撑进行算例分析，采用接收者操作特性曲线(ROC)和接收者操作特性曲线下的面积(AUC值)评价模型的识别效果。实验结果表明，该串谋行为识别方法的准确率较高且实时性较好，充分验证了算法的有效性。

标题：
基于AdaBoost-DT算法的电力市场串谋行为识别研究
Collusive behavior recognition in electricity market based on AdaBoost-DT algorithm

作者：
张海生，曹喆，杨昌海，骆雲鹏，华回春
ZHANG Haisheng, CAO Zhe, YANG Changhai, LUO Yunpeng, HUA Huichun

关键词：
电力市场;串谋;过采样;决策树;AdaBoost-DT
electricity market;collusion;oversampling;decision tree;AdaBoost-DT

2025-1-23 20:08 上传 基于AdaBoost-DT算法的电力市场串谋行为识别研究.pdf

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