| 应用DBN深度学习算法的电能计量反窃电技术研究 |
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| 引用本文： | 刘岩,袁瑞铭,郑思达,杨晓坤,王玉君.应用DBN深度学习算法的电能计量反窃电技术研究[J].计算技术与自动化,2021,40(4):151-155. |
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| 作者姓名： | 刘岩 袁瑞铭 郑思达 杨晓坤 王玉君 |
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| 作者单位： | 国网冀北营销服务中心(计量中心),北京 102208 |
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| 摘 要： | 针对窃电问题严重阻碍建立公平、合理的用户秩序的问题,基于云计算的智能电网大数据处理平台SP-PPP(smart power system big data processing platform in cloud environment,SP-DPP),提出了融合自适应加权融合算法和深度置信网络DBN(Deep Belief Networks,DBN)学习算法的反窃电系统,采用DBN逐层贪婪训练算法对大数据进行处理,并利用双层RBM结构,构建出DBN深度学习算法,对获取的电能计量窃电信息进行归一化处理,将获取的宏观高纬度数据信息转换为容易识别和计算的低纬度数据.实验表明,本研究的算法识别率高,稳定性能好.
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| 关 键 词： | 窃电 SP-DPP 自适应加权融合算法 深度置信网络 逐层贪婪训练算法 |
Research on Anti-stealing Technology of Electric Energy Metering Based on DBN Deep Learning Algorithm |
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| LIU Yan,YUAN Rui-ming,ZHENG Si-da,YANG Xiao-kun,WANG Yu-jun.Research on Anti-stealing Technology of Electric Energy Metering Based on DBN Deep Learning Algorithm[J].Computing Technology and Automation,2021,40(4):151-155. |
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| Authors: | LIU Yan YUAN Rui-ming ZHENG Si-da YANG Xiao-kun WANG Yu-jun |
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| Affiliation: | (State Grid Hebei North Marketing Service Center (Metric Center), Beijing 102208.China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | electricity theft SP-DPP adaptive weighted fusion algorithm deep confidence network layer-by-layer greedy training algorithm |
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