【摘 要】
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电力行业大数据中蕴含了大量的事件信息,对于电力公司而言,挖掘其中的异常用电数据具有重大意义,目前的异常用电检测方法效率并不高,寻找一种高效准确的方法已成为电力行业亟
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电力行业大数据中蕴含了大量的事件信息,对于电力公司而言,挖掘其中的异常用电数据具有重大意义,目前的异常用电检测方法效率并不高,寻找一种高效准确的方法已成为电力行业亟待解决的问题。文章提出了基于神经网络的异常用电检测模型,利用有监督的多隐藏层的神经网络算法,对大量用户数据进行模型训练,可用于自动检测用户用电量是否正常,筛选出异常用户,为电力公司的现场核查工作提供指导,提高了异常用电情况发现的效率和查处的命中率。
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