【摘 要】
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为解决现有异常用电监测方法，在AMI环境下存在的监测性能低的问题，提出基于深度学习的异常用电监测方法。根据用户异常用电机理，构建相应的异常用电模型。在该模型下，设置不同异常用电类型的用电负荷序列标准特征。在AMI环境下，利用智能电表设备采集用电计量数据，利用深度学习算法求解用电异常监测指标。通过计算异常监测指标与设置标准特征之间的关系，得出异常用电监测结果。通过性能测试实验得出结论：设计监测方法的
【基金项目】
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青年科学基金项目：直流微电网协调控制及其稳定性研究，编号51307140；
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为解决现有异常用电监测方法，在AMI环境下存在的监测性能低的问题，提出基于深度学习的异常用电监测方法。根据用户异常用电机理，构建相应的异常用电模型。在该模型下，设置不同异常用电类型的用电负荷序列标准特征。在AMI环境下，利用智能电表设备采集用电计量数据，利用深度学习算法求解用电异常监测指标。通过计算异常监测指标与设置标准特征之间的关系，得出异常用电监测结果。通过性能测试实验得出结论：设计监测方法的最高准确率为95.5%,且监测面积不小于研究区域面积的90%,即设计方法在监测精度和范围两个方面均满足应用要求。
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