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摘要 非技术损失 (NTL) 是许多公用事业公司试图解决的问题，通常使用黑盒监督分类算法。一般来说，这种方法取得了良好的效果。然而，在实践中，NTL 检测面临着技术、经济和透明度方面的挑战，这些挑战无法轻易解决，并且会损害预测的质量和公平性。在这项工作中，我们将这些问题置于为一家国际公用事业公司建立的 NTL 检测系统中。我们解释了如何通过从分类转向回归系统并引入解释技术来提高其准确性和理解力，从而缓解这些问题。正如我们在本研究中所展示的，回归方法可以成为缓解这些技术问题的一个很好的选择，并且可以进行调整以捕捉最引人注目的 NTL 案例。此外，可解释的人工智能（通过 Shapley 值）使我们能够在基准测试之外验证回归方法在这种背景下的正确性，并大大提高我们系统的透明度。
能源消耗中的非技术损失检测，重点关注能源回收和可解释性
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