基于深度学习的用户窃电行为检测

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在过去的几十年中,用户窃电行为引起了很多关注,电力盗窃在国内乃至全世界都造成了巨大的损失。因此,及时识别电力系统中的电力盗窃对于系统的安全和可用性至关重要。虽然很多研究者已经做出了各种研究工作,但是随着数据的增加,窃电检测任务依然具有挑战性,并且准确率和效率较低。最近,在很多领域,与使用手工特征和浅层结构分类器的方法相比,深度学习方法已经实现了更好的性能。本文提出了三种基于卷积神经网络和循环神经网络的窃电用户检测方法,分别是1D-DenseNet网络、Multi-scale DenseNet网络和B
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