【摘 要】
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电力用户异常用电行为造成的非技术性损失严重影响电网企业收益和供电质量.为辅助电力公司提高用电稽查效率,管理用户规范化用电,提出了一种基于CNN-GS-SVM的用户异常用电行为检测模型.其采用卷积神经网络挖掘用户时间序列中的用电规律,并通过反向传播来实现网络参数的更新,利用支持向量机检测异常用电行为.为解决传统支持向量机因人工经验设置参数产生的局部最优问题,该模型通过网格搜索算法对支持向量机的惩罚参数及径向基核函数参数进行全局寻优.最后采用居民真实用电量数据进行仿真实验,结果表明所提出的检测模型具有较高的准
【机 构】
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东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院,河北秦皇岛066004
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电力用户异常用电行为造成的非技术性损失严重影响电网企业收益和供电质量.为辅助电力公司提高用电稽查效率,管理用户规范化用电,提出了一种基于CNN-GS-SVM的用户异常用电行为检测模型.其采用卷积神经网络挖掘用户时间序列中的用电规律,并通过反向传播来实现网络参数的更新,利用支持向量机检测异常用电行为.为解决传统支持向量机因人工经验设置参数产生的局部最优问题,该模型通过网格搜索算法对支持向量机的惩罚参数及径向基核函数参数进行全局寻优.最后采用居民真实用电量数据进行仿真实验,结果表明所提出的检测模型具有较高的准确率.
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人工智能是未来科技发展的必然趋势,将会对世界产生巨大的影响,而机器博弈更是人工智能研究的热点内容.目前,解决机器博弈问题最先进的算法都来源于强化学习.强化学习是机器学习最重要的方法之一,主要用来解决决策问题.它具有接近人类思维的学习机制,通过试错的方式同环境发生交互,累积最大奖赏并得到最优策略.博弈具有多种多样的形式,内容也十分广泛,根据不同的标准会产生不同的分类,可以将其分为完全信息博弈和非完全信息博弈,但它们都可以通过强化学习进行解决.
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