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基于GRU-Bagging模型的异常用电行为检测 下载：76 浏览：464

马云波1，2 李英娜1，2 李川1，2 《数据与科学》 2020年9期

摘要:
针对真实窃电用户数量远远少于正常用电用户所导致的窃电用户分类预测不合理的问题,本文提出了一种基于GRU-Bagging模型的异常用电行为检测方法。首先通过构建基于门控制单元(GRU)的特征提取网络从用户历史负荷序列数据中提取出潜在优选特征;然后利用SMOTE算法增加少数窃电用户的数据量,有效解决数据分布不均衡问题;最后,采用Bagging集成学习模型训练并预测新的测试样本的类别。实验结果表明,该方法在不平衡数据集上表现良好,预测准确度达到86.17%,召回率更是达到95.34%。此外,与长短期记忆网络(LSTM)以及人工特征提取方法相比,所提特征提取方法具有更高效的性能。

一种埋入式FBG温度传感器的设计及应用 下载：64 浏览：441

薛盛炜1，2 李川1，2 李英娜1，2 《数据与科学》 2020年7期

摘要:
为实现对干式空心电抗器绝缘材料状态更加完善的评估,通过将FBG(fiber bragg grating)传感器埋入导线层包封准确测量内部温度同时结合模糊综合评价法及相关电气参量,对干抗绝缘状态进行评估。实例验证表明:本文所采用的FBG传感器在干式空心电抗器温度测量中能规避强磁场、高压带来的监测困难且具有良好效果,同时所采用的模糊综合评价法能对干式空心电抗器绝缘状态进行有效判断,具有重要的实际意义。
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