基于深度学习的用户异常用电行为检测研究与实现

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随着智能电网的飞速发展和电表的广泛铺设,用户用电数据规模呈现巨大增长。及时有效地识别电力系统中的异常用电行为对于发现恶意窃电用户、减少经济损失、维护国民经济平稳发展至关重要。如何基于电力大数据来检测用户恶意窃电行为,已受到学术界和业界的广泛关注。然而,传统方法主要依赖于使用人工特征的机器学习算法,检测精度差,窃电检测任务还有改进的空间。深度学习是机器学习的一个前沿领域,在机器翻译、序列建模等任务中取得了巨大的成功。本文对用户用电行为进行序列建模,研究和实现了基于深度学习的用户异常用电行为检测算法和系
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