作者：赵文清; 沈哲吉; 李刚智能电网深度学习长短期记忆神经网络用电模式异常检测非技术性损失
摘要：针对电力用户的异常用电行为，提出一种基于深度学习的用户异常用电模式检测模型。利用TensorFlow框架，构建了特征提取网络和多层特征匹配网络。基于长短期记忆（LSTM）的特征提取网络，从大量时间序列中提取出不同的序列特征。基于全连接网络（FCN）的多层特征匹配网络，利用提取出的特征数据，完成对异常用电数据的检测。实例分析表明，与非深度学习检测模型相比，所提模型可更加有效地完成异常用电模式检测。此外，与多层LSTM分类模型相比，所提模型具有更好的准确性和鲁棒性。
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