基于深度学习的电力数据合规性审查方法

为了保障电力数据的安全、完整、真实和可靠，维护国家能源安全和电力市场秩序，促进电力行业的健康发展，提出基于深度学习的电力数据合规性审查方法研究。本次研究首先基于供电企业的远程采集系统完成电力数据的采集，其次过滤处理电力数据，组成电力时序数据集，再次预处理电力时序数据集，最后基于改进卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）算法建立电力数据合规性审查模型。试验结果表明，所提方法查准率和查全率均高于95%，应用效果较好。