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基于注意力机制与粒子群算法优化的CNN-LSTM的异常用电检测方法研究
【摘 要】
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电网中的非技术性损失问题是一个长期存在的问题,其中窃电行为尤为严重。由于居民用户用电的随机性比较强,但一般的回归检测方法因预测精度受限而难以检测到这样的随机行为。为了提升居民用户异常用电检测的性能,本文以卷积神经网络与长短期记忆网络的混合网络为基础,结合粒子群算法与注意力机制,研究了一种异常用电检测模型。主要研究内容有以下几个方面:首先,研究了异常用户的窃电行为模式。根据典型的窃电行为,总结出六种
【出 处】
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陕西理工大学
【发表日期】
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2021年01期
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