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电力工业论文_基于三元组孪生网络的窃电检测

来源:计算机产品与流通 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-08-25
作者:网站采编
关键词:
摘要:文章摘要:窃电数据量的缺乏对窃电检测算法的辨识准确度造成了极大影响,因此本文提出在小样本条件下基于三元组孪生网络的窃电检测方法。利用格拉姆角场(gramian angular field,GAF)实

文章摘要:窃电数据量的缺乏对窃电检测算法的辨识准确度造成了极大影响,因此本文提出在小样本条件下基于三元组孪生网络的窃电检测方法。利用格拉姆角场(gramian angular field,GAF)实现用电序列图像化,再使用三元组孪生网络提取用户用电数据中的特征向量,基于欧氏距离进行特征向量的相似度比对,实现窃电检测。由于三元组孪生网络不仅对训练样本本身的特征进行提取,还对同类样本间的相似性与非同类样本间的差异性进行了学习,因而提高了特征向量的聚类效果,拥有较高的轮廓系数(silhouette score)。算例结果验证了所提算法在小样本情况下的准确性和优越性。

文章关键词:窃电检测,三元组孪生网络,格拉姆角场,

项目基金:国家重点研发计划项目(2018YFB1500800),

论文作者:高昂1 郑建勇1 梅飞2 沙浩源1 裘星3 解洋1 李轩1 郭梦蕾1 李丹奇1 

作者单位:1. 东南大学电气工程学院 2. 河海大学能源与电气学院 3. 深圳供电局有限公司 

论文分类号: TM73

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文章来源:《计算机产品与流通》 网址: http://www.jsjcpylt.cn/qikandaodu/2021/0825/1700.html



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