研究用戶日用電負(fù)荷數(shù)據(jù)的特征,有助于電網(wǎng)公司對(duì)用戶的用電行為有更透徹的理解。如果能依據(jù)用戶異常用電數(shù)據(jù)的離群特性建立基于機(jī)器學(xué)習(xí)的用電異常行為檢測(cè)系統(tǒng),對(duì)于電力行業(yè)和智能電網(wǎng)的發(fā)展具有重要的意義。論文在基于對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)方法理論研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合電網(wǎng)用電數(shù)據(jù)特征,針對(duì)如何建立有效的異常檢測(cè)模型以提高用戶用電異常行為檢測(cè)的算法性能,進(jìn)行了深入的分析研究。主要工作內(nèi)容如下:首先,介紹了用電異常檢測(cè)的研究意義與應(yīng)用價(jià)值,分析了機(jī)器學(xué)習(xí)算法和異常檢測(cè)方法在國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀及其應(yīng)用情況,為用電異常檢測(cè)研究提供依據(jù)。針對(duì)用戶日用電負(fù)荷數(shù)據(jù)的高維和時(shí)序特性,介紹了基于統(tǒng)計(jì)、自動(dòng)編碼器和主成分分析這三類數(shù)據(jù)預(yù)處理方法的相關(guān)知識(shí)與基本理論。介紹了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于孤立森林這兩種異常檢測(cè)算法,并進(jìn)行了原理解釋和算法實(shí)現(xiàn)。然后,提出并建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用戶用電異常行為檢測(cè)模型。該模型結(jié)合基于統(tǒng)計(jì)和PCA的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,該方法有效提取出用電數(shù)據(jù)的特征,減小了數(shù)據(jù)規(guī)模,提高了異常檢測(cè)模型的檢測(cè)精度。同時(shí),模型采用雙隱層模型的改進(jìn)算法訓(xùn)練用電數(shù)據(jù),進(jìn)一步提高了模型訓(xùn)練效果。另一方面,考慮深度自... 

【文章來(lái)源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

論文各章節(jié)邏輯結(jié)構(gòu)

自動(dòng)編碼器基本原理

自動(dòng)編碼器基本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[4]電力用戶負(fù)荷模式識(shí)別系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)[D]. 劉麗輕.華北電力大學(xué) 2012
[5]基于實(shí)際負(fù)荷曲線的電力用戶分類技術(shù)研究[D]. 馮曉蒲.華北電力大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3086259