基于神经网络的用电异常行为检测

212 0

2024-12-10 15:34 | 查看全部阅读模式

文档名：基于神经网络的用电异常行为检测
电力损失一般可分为技术损失和非技术损失,其中一个主要的非技术损失是窃电,此异常用电行为通常包括绕过电表、篡改电表读数或入侵电表.窃电会导致电力猛增,电力系统负荷过重,电力公司收入损失巨大,以及对公共安全的危害(如火灾和电击).本文通过智能电表数据进行数据挖掘,使用基于神经网络的用户异常用电识别模型来检测用户是否存在异常用电行为,取得了较好的效果.
作者：丁朋鹏
作者单位：上海电力大学计算机科学与技术学院,上海200090
母体文献：2019年上海市“智能计算与智能电网”研究生学术论坛论文集
会议名称：2019年上海市“智能计算与智能电网”研究生学术论坛
会议时间：2019年5月17日
会议地点：上海
主办单位：上海市学位委员会
语种：chi
分类号：U22TP3
关键词：用电行为异常检测神经网络智能电表数据
在线出版日期：2022年9月21日
基金项目：
相似文献
相关博文

2024-12-10 15:34 上传

基于神经网络的用电异常行为检测.pdf

文件大小:: 879.36 KB

下载次数:: 60

高速下载

基于, 神经网络, 用电, 异常, 行为

【温馨提示】您好！以下是下载说明，请您仔细阅读：
1、推荐使用360安全浏览器访问本站，选择您所需的PDF文档，点击页面下方“下载”按钮。
2、耐心等待两秒钟，系统将自动开始下载，本站文件均为高速下载。
3、下载完成后，请查看您浏览器的下载文件夹，找到对应的PDF文件。
4、使用PDF阅读器打开文档，开始阅读学习。
5、使用过程中遇到问题，请联系QQ客服。

本站提供的所有PDF文档、软件、资料等均为网友上传或网络收集，仅供学习和研究使用，不得用于任何商业用途。
本站尊重知识产权，若本站内容侵犯了您的权益，请及时通知我们，我们将尽快予以删除。

基于神经网络的用电异常行为检测

相关文档