基于神经网络的异常用电检测算法模型研究

• 作者: 杨光
• 来源期刊: 供用电
• 学科: 工学
• 关键词: 电力大数据 用电信息 异常用电检测 有监督学习 神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 用电
• 页码范围: 56-59
• 页数: 4页
• 分类号: TM74
• 字数: 4290字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19421/j.cnki.1006-6357.2016.10.010

摘要

电力行业大数据中蕴含了大量的事件信息,对于电力公司而言,挖掘其中的异常用电数据具有重大意义,目前的异常用电检测方法效率并不高,寻找一种高效准确的方法已成为电力行业亟待解决的问题.文章提出了基于神经网络的异常用电检测模型,利用有监督的多隐藏层的神经网络算法,对大量用户数据进行模型训练,可用于自动检测用户用电量是否正常,筛选出异常用户,为电力公司的现场核查工作提供指导,提高了异常用电情况发现的效率和查处的命中率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨光		14	17	2.0	3.0