基于深度自编码器的电力能耗异常检测方法

孙宁可; 王艳; 纪志成

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基于深度自编码器的电力能耗异常检测方法

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针对电力能耗数据的非线性和不平稳特征,提出了一种基于深度自编码器的电力能耗异常检测模型。将深度学习的门控循环单元网络和自编码器结构相结合,通过传统自编码器的编码器和解码器部分采用门控循环单元网络来实现,充分发挥门控循环单元的数据特征提取能力和自编码器结构的数据重构功能。根据原始数据和重构数据之间的重构误差来检测电力能耗异常数据点。将所提方法应用于实际的车间电力能耗数据集,结果表明:所提方法能够对电力能耗数据进行异常点检测,检测效果良好。

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来源
《系统仿真学报》 |2022年第12期|2557-2565|共9页
作者
孙宁可; 王艳; 纪志成;
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作者单位

江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机仿真;
关键词
能耗异常检测; 门控循环单元; 自编码器; 深度自编码器; 重构误差;

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