[논문]Energy Theft Detection Using Gradient Boosting Theft Detector With Feature Engineering-Based Preprocessing

Punmiya, Rajiv; Choe, Sangho

doi:10.1109/tsg.2019.2892595

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[해외논문] Energy Theft Detection Using Gradient Boosting Theft Detector With Feature Engineering-Based Preprocessing

IEEE transactions on smart grid, v.10 no.2, 2019년, pp.2326 - 2329

Punmiya, Rajiv (Department of Information, Communications, and Electronics Engineering, Catholic University of Korea, Bucheon, South Korea) , Choe, Sangho (Department of Information, Communications, and Electronics Engineering, Catholic University of Korea, Bucheon, South Korea)

Abstract ▼ AI-Helper

For the smart grid energy theft identification, this letter introduces a gradient boosting theft detector (GBTD) based on the three latest gradient boosting classifiers (GBCs): 1) extreme gradient boosting; 2) categorical boosting; and 3) light gradient boosting method. While most of existing machine learning (ML) algorithms just focus on fine tuning the hyperparameters of the classifiers, our ML algorithm, GBTD, focuses on the feature engineering-based preprocessing to improve detection performance as well as time-complexity. GBTD improves both detection rate and false positive rate (FPR) of those GBCs by generating stochastic features like standard deviation, mean, minimum, and maximum value of daily electricity usage. GBTD also reduces the classifier complexity with weighted feature-importance-based extraction techniques. Emphasis has been laid upon the practical application of the proposed ML for theft detection by minimizing FPR and reducing data storage space and improving time-complexity of the GBTD classifiers. Additionally, this letter proposes an updated version of the existing six theft cases to mimic real-world theft patterns and applies them to the dataset for numerical evaluation of the proposed algorithm.

참고문헌 (7)

Proc Workshop ML Syst Neural Inf Process Syst (NIPS) CatBoost: Gradient boosting with categorical features support dorogush 2017 1
10.1145/2939672.2939785
Irish Social Science Data Archive 2018
Proc 31st Conf Neural Inf Process Syst (NIPS) LightGBM: A highly efficient gradient boosting decision tree ke 2017 3146
10.1109/SECON.2016.7506650
IEEE Trans Smart Grid Detection of non-technical losses using smart meter data and supervised learning buzau 0
Jokar, Paria, Arianpoo, Nasim, Leung, Victor C. M.. Electricity Theft Detection in AMI Using Customers’ Consumption Patterns. IEEE transactions on smart grid, vol.7, no.1, 216-226.

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