稀疏编码模型在电力用户异常用电行为探测中的应用研究

• 作者: 周李 赵露君 高卫国
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏编码 字典学习 在线学习 异常值探测
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 能源互联网(特约栏目主编 孙宏斌、冯庆东)
• 页码范围: 3182-3188
• 页数: 7页
• 分类号: TM721
• 字数: 1053字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2015.11.025

摘要

针对电力用户用电异常行为的检测问题，提出一种新颖的使用稀疏编码的模型方法来挖掘用户的原始用电数据。结合字典学习的方法，将用户数据表示成其中部分特征的线性组合的形式，通过各个特征的使用频率来判断异常值，从而分辨出用户用电行为模式和异常行为。通过某城市9038户居民538天的实际用电数据，验证了所提方法的有效性和可行性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高卫国	复旦大学数学科学学院	10	48	3.0	6.0
2	周李	复旦大学数学科学学院	2	13	2.0	2.0
3	赵露君	复旦大学数学科学学院	1	11	1.0	1.0