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基于DCE-LAE的电力负荷异常检测方法: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2023年第6期44卷 1692-1698页; 作者：唐豫川苏彦莽何少华刘君河北工业大学电子信息工程学院天津300401 天津商业大学信息工程学院天津300133 国网天津市电力公司朗新科技有限公司天津300041; 针对传统的用电负荷数据异常检测方法精度低、提取时间特征困难、特征提取与检测过程分离的问题,提出一种基于深度卷积嵌入LSTM编码器(deep convolution embedded LSTM auto-encoder,DCE-LAE)的电力负荷数据异常检测方法。将长短期记忆...; 针对传统的用电负荷数据异常检测方法精度低、提取时间特征困难、特征提取与检测过程分离的问题,提出一种基于深度卷积嵌入LSTM编码器(deep convolution embedded LSTM auto-encoder,DCE-LAE)的电力负荷数据异常检测方法。将长短期记忆网络融入自编码器架构,利用编码器的非线性特征提取能力和长短期记忆网络的时序特征记忆能力提高电力负荷的异常检测精度,将深度卷积层嵌入至该架构中提高感受野,提取更多时间序列特征;将卷积损失和重构损失相结合作为损失函数联合优化,防止卷积嵌入微调对重构空间的扭曲,进一步提高结果的可靠性。实例仿真通过与其它方法进行对比,验证了DCE-LAE的异常检测精度与时序重构能力均优于其它算法。; 来源：详细信息评论

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