【摘 要】
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现有的窃电检测方法通常利用电力用户的静态特征和浅层的检测模型,没有充分利用隐含在数据下的时序特征。为此,该文提出基于双向深度循环神经网络的窃电检测方法,分别采用门控循环单元和长短时记忆网络建立双向深度循环神经网络模型,输入用户的用电量数据,利用循环神经网络提取数据的时序特性,将时序特征输入反向传播神经网络进行分类。对爱尔兰社会科学数据档案馆提供的电力用户行为试验数据进行实验分析,该数据集包含5000个家庭和企业用户超过一年的用电量数据,采样时间为30 min。结果表明,与传统浅层的神经网络模型相比,双向深
【机 构】
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国网江西省电力有限公司,国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
【基金项目】
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国家电网科技项目资助(52182019000H)。
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现有的窃电检测方法通常利用电力用户的静态特征和浅层的检测模型,没有充分利用隐含在数据下的时序特征。为此,该文提出基于双向深度循环神经网络的窃电检测方法,分别采用门控循环单元和长短时记忆网络建立双向深度循环神经网络模型,输入用户的用电量数据,利用循环神经网络提取数据的时序特性,将时序特征输入反向传播神经网络进行分类。对爱尔兰社会科学数据档案馆提供的电力用户行为试验数据进行实验分析,该数据集包含5000个家庭和企业用户超过一年的用电量数据,采样时间为30 min。结果表明,与传统浅层的神经网络模型相比,双向深
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