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基于堆叠策略与深度学习的异常电量数据智能校核方法
1
作者
杨柳
丁晟泽
+5 位作者
张杰
姚立明
王奖
郑颖楷
方浪森
朱建全
《高压电器》
北大核心
2025年第5期159-169,共11页
针对部分电网公司存在的异常电量数据校核效率低下问题,文中提出了一种基于堆叠策略与深度学习的双层校核方法。首先,采用混合采样技术对输入数据进行综合预处理,有效解决了大型电力数据普遍存在的数据缺失与类别不平衡问题。其次,采用...
针对部分电网公司存在的异常电量数据校核效率低下问题,文中提出了一种基于堆叠策略与深度学习的双层校核方法。首先,采用混合采样技术对输入数据进行综合预处理,有效解决了大型电力数据普遍存在的数据缺失与类别不平衡问题。其次,采用多种浅层机器学习模型作为基分类器,并基于堆叠策略对其进行融合,以充分发挥各基分类器的优势。再次,采用深度神经网络作为元分类器,寻找最优融合规则并输出最终校核结果,进一步提高了校核准确性。最后,在真实电力数据集上进行测试,结果证明了所提方法的有效性。
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关键词
电力数据
异常检测
堆叠策略
深度学习
机器学习
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职称材料
题名
基于堆叠策略与深度学习的异常电量数据智能校核方法
1
作者
杨柳
丁晟泽
张杰
姚立明
王奖
郑颖楷
方浪森
朱建全
机构
广东电力交易中心有限责任公司
华南理工大学电力学院
出处
《高压电器》
北大核心
2025年第5期159-169,共11页
基金
广东电力交易中心有限责任公司科技项目(GDKJXM20222721)
国家自然科学基金(51977081)
广东省自然科学基金(2022A1515011193)。
文摘
针对部分电网公司存在的异常电量数据校核效率低下问题,文中提出了一种基于堆叠策略与深度学习的双层校核方法。首先,采用混合采样技术对输入数据进行综合预处理,有效解决了大型电力数据普遍存在的数据缺失与类别不平衡问题。其次,采用多种浅层机器学习模型作为基分类器,并基于堆叠策略对其进行融合,以充分发挥各基分类器的优势。再次,采用深度神经网络作为元分类器,寻找最优融合规则并输出最终校核结果,进一步提高了校核准确性。最后,在真实电力数据集上进行测试,结果证明了所提方法的有效性。
关键词
电力数据
异常检测
堆叠策略
深度学习
机器学习
Keywords
electricity data
abnormal detection
stacking strategy
deep learning
machine learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于堆叠策略与深度学习的异常电量数据智能校核方法
杨柳
丁晟泽
张杰
姚立明
王奖
郑颖楷
方浪森
朱建全
《高压电器》
北大核心
2025
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