【摘 要】
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针对海量高维用户用电数据的复杂隐含联系挖掘异常用电特征问题,文章提出一种基于Keras架构下三层全连接门控循环单元组成的特征提取神经网络和极限学习机构建的特征数据匹配
【基金项目】
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国网湖南省电力有限公司科技项目资助“电网用户用电行为与可控负荷需求响应技术研究”(2018YFB0901104)
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针对海量高维用户用电数据的复杂隐含联系挖掘异常用电特征问题,文章提出一种基于Keras架构下三层全连接门控循环单元组成的特征提取神经网络和极限学习机构建的特征数据匹配网络混合模型(GRU-ELM)用于对用户异常用电模式的辨识。首先,实现基于门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)所组成的三层全连接神经网络的构建,从海量时序数据中挖掘出深层隐含特征。其次,构建基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的特征匹配神经网络。最后,利用构建的混合模型,完成对
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