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杂志ISSN号
基于深度神经网络的电能计量异常筛选方法
作者姓名:
金晨
作者单位:
杭州供电公司
摘 要:
文章设计了一种基于深度神经网络的电能计量异常筛选方法,其通过拉格朗日插值方法对电能计量数据实施丢帧处理,分别筛选出电量异常的特征数据、用电异常的特征数据以及接线异常的特征数据,将遗传算法与深度神经网络中的BP神经网络相结合,构建电能计量异常筛选模型,实现电能计量异常筛选。测试结果表明,该方法筛选中的分类精度较高,最高可达98.52%;在实验数据中加入畸变数据后,该方法的电能计量异常筛选误差仍较低。
关 键 词:
深度神经网络
电能计量
遗传算法
适应度
拉格朗日插值
异常筛选
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