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基于深度学习的电力边缘集群异常识别方法: 收藏
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引用; 《电气技术与经济》2025年第1期 329-331页; 作者：万静赵崇徐雯清雷梦杰周义聪广东电网有限责任公司广州供电局东方电子股份有限公司; 电力边缘集群由于分布式部署和动态资源调度的特性,导致出现平均资源利用率较低的问题。为了解决这一问题,提出基于深度学习的电力边缘集群异常识别方法。该方法利用深度学习技术来采集实时数据,并将这些数据转化为特征向量集合,这些特...; 电力边缘集群由于分布式部署和动态资源调度的特性,导致出现平均资源利用率较低的问题。为了解决这一问题,提出基于深度学习的电力边缘集群异常识别方法。该方法利用深度学习技术来采集实时数据,并将这些数据转化为特征向量集合,这些特征向量按照时间顺序排列,形成了有序的特征序列。通过构建这样的特征向量集合,描述电力边缘集群的运行状态。基于这些特征向量集合,计算电力边缘集群异常分数,与设置值对比,识别出电力边缘集群中的异常。实验结果表明,在电力边缘集群的六个节点上,设计的基于深度学习的电力边缘集群异常识别方法,平均资源利用率,达到了87%,相比之下,文献[1]和文献[2]的方法平均资源利用率分别为83%和83.5%。证明设计方法能够更有效地利用资源,为异常识别提供了更好的支撑。; 来源：详细信息评论

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