摘要
近年来，智能电网作为一种新型的电网平台，因其强大的数据获取与分析能力而备受关注。但与此同时，异常数据也会对智能电网造成影响，包括数据欺诈、窃电数据、损坏信息等。防止异常数据对电网造成损害的方法有几种，其中以机器学习为基础的方法因成本低和检测精度高而受到特别的关注。本文首先综述了针对用户窃电的几种识别思路，然后提出了基于宽深度相结合的卷积神经网络模型。将用电用户作为研究对象，国家电网数据集作为输入量，经过卷积神经网络的训练，达到在少量异常数据情况下利用模型对用户的用电量进行分类检测，对窃电用
基于卷积神经网络的用户异常用电检测技术研究-22659字.docx