【摘 要】
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为了解决由非技术性损失所造成的用户用电异常问题,本文提出了一种基于双向长短时记忆神经网络(Bi-LSTM)的用户异常用电行为检测方法.该方法首先采用插值法处理用电缺失数据,
【机 构】
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国网重庆市电力公司信息通信分公司,重庆智网科技有限公司信息通信分公司,重庆大学大数据与软件学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB1401702),重庆市人工智能技术创新重大主题专项课题(cstc2017rgzn-zdyf0051),国家自然科学基金面上项目(61977012)。
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为了解决由非技术性损失所造成的用户用电异常问题,本文提出了一种基于双向长短时记忆神经网络(Bi-LSTM)的用户异常用电行为检测方法.该方法首先采用插值法处理用电缺失数据,并通过分位数归一化平滑用电异常行为值的不对称分布性.然后,结合LSTM神经网络单元和双向网络构建Bi-LSTM模型,用于获取用户异常用电行为中的隐含关系.最后,采用交叉熵确定最优参数,从而识别出异常用电用户行为.实验表明,该方法的识别性能显著优于其他模型,并且结合国家电网的实际数据验证了该方法的准确性和稳定性.
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