| 基于深度学习的电力系统异常数据自动捕获方法 |
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| 引用本文： | 叶宽,杨博,朱戎,谢欢,赵蕾.基于深度学习的电力系统异常数据自动捕获方法[J].电子设计工程,2022,30(9):162-165,170. |
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| 作者姓名： | 叶宽 杨博 朱戎 谢欢 赵蕾 |
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| 作者单位： | 国网北京电科院,北京100075 |
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| 摘 要： | 为在电网应用环境中实现对异常传输电子量的精确化处理,提出基于深度学习的电力系统异常数据自动捕获方法.联合Caffe深度学习框架,清洗各类型电力数据资源,通过异常检测标签编码的方式,实现基于深度学习的电力系统异常数据检测.在此基础上,设置多层次的自动化协议栈架构,借助异常数据拷贝计划,建立必要的数据捕获映射条件,实现基于...
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| 关 键 词： | 深度学习 电力系统 异常数据 自动捕获 Caffe框架 数据清洗 |
Automatic abnormal data acquisition method for power system based on deep learning |
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| YE Kuan,YANG Bo,ZHU Rong,XIE Huan,ZHAO Lei.Automatic abnormal data acquisition method for power system based on deep learning[J].Electronic Design Engineering,2022,30(9):162-165,170. |
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| Authors: | YE Kuan YANG Bo ZHU Rong XIE Huan ZHAO Lei |
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