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异常用电检测能够及时发现异常用电行为,在减少能源浪费和经济损失的同时能够维持安全、稳定的电网运行环境。智能电表的普及使得用电数据获取十分容易,为数据驱动的异常用电检测方法提供了充足的数据支持。然而,在实际应用过程中,异常数据较少导致的数据非均衡问题严重影响了模型的训练效果。因此,针对上述问题提出了一种针对非均衡数据的门控循环单元异常用电检测方法。该方法利用边界合成少数类过采样技术实现了对少数类数据的有效扩充。为了更好的捕捉用电数据的时序特征,采用了门控循环单元实现对用电数据的分类。为了验证该方法的有效性,基于非均衡数据集进行了对比实验。实验结果表明,该方法能够更好的数据扩充效果以及更准确的异常用电检测效果。 相似文献
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