采用一種基于自編碼器的異常檢測算法,實現(xiàn)大規(guī)模日線損率數(shù)據(jù)的異常檢測.變分自編碼器是一種利用反向傳播算法使得輸出值近似等于輸入值的神經網絡,使用自編碼器將原始日線損率時間序列編碼,在重建過程中記錄每個時間點的重建概率,當重建概率大于指定閾值時就判定其為異常數(shù)據(jù).本文利用真實日線損數(shù)據(jù)進行實驗,試驗結果表明,基于自編碼器的日線損率異常檢測算法具有較好的檢測效果. 

【文章來源】：華東師范大學學報(自然科學版). 2020,(05)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于變分自編碼器的人臉圖像修復[J]. 張雪菲,程樂超,白升利,張繁,孫農亮,王章野.  計算機輔助設計與圖形學學報. 2020(03)
[2]數(shù)字孿生與平行系統(tǒng):發(fā)展現(xiàn)狀、對比及展望[J]. 楊林瑤,陳思遠,王曉,張俊,王成紅.  自動化學報. 2019(11)
[3]電網企業(yè)數(shù)據(jù)中臺的研究與設計[J]. 李炳森,胡全貴,陳小峰,高秉強.  電力信息與通信技術. 2019(07)
[4]電力物聯(lián)網多渠道客戶服務中臺戰(zhàn)略研究與設計[J]. 林鴻,方學民,袁葆,歐陽紅.  供用電. 2019(06)
[5]變分自編碼器模型綜述[J]. 翟正利,梁振明,周煒,孫霞.  計算機工程與應用. 2019(03)
[6]基于孤立森林算法的用電數(shù)據(jù)異常檢測研究[J]. 余翔,陳國洪,李霆,陳珺.  信息技術. 2018(12)
[7]基于變分貝葉斯自編碼器的局部放電數(shù)據(jù)匹配方法[J]. 宋輝,代杰杰,張衛(wèi)東,畢凱,羅林根,盛戈皞,江秀臣.  中國電機工程學報. 2018(19)
[8]數(shù)字孿生車間——一種未來車間運行新模式[J]. 陶飛,張萌,程江峰,戚慶林.  計算機集成制造系統(tǒng). 2017(01)
[9]電力大數(shù)據(jù)平臺建設及實時線損異常檢測應用[J]. 楊漾,張詩軍,陳豐,李遠寧,張世良.  現(xiàn)代計算機(專業(yè)版). 2016(36)
[10]基于自編碼器及超圖學習的多標簽特征提取[J]. 唐朝輝,朱清新,洪朝群,祝峰.  自動化學報. 2016(07)

碩士論文
[1]基于機器學習的電力用戶用電異常檢測技術研究[D]. 梁躍.北京郵電大學 2019
[2]基于密度峰值聚類算法的電力大數(shù)據(jù)異常值檢測及用電行為分析研究[D]. 劉鳳魁.中國電力科學研究院 2017



本文編號：3564969