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题名基于伪标签的无监督电力数据异常检测框架
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作者
林卫伟
白向阳
孔军
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机构
江南大学物联网工程学院
江苏鼋博群智能技术有限公司
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出处
《计算机仿真》
2024年第2期131-136,171,共7页
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基金
国家自然科学基金(61362030,61201429)
中国博士后科学基金(2015M581720,2016M600360)。
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文摘
电力系统容易受到各种异常用电行为的影响,异常检测可以提高电力系统的可靠性。针对现有异常检测模型存在阈值选择困难、精度低等问题,提出了一个基于伪标签的无监督异常检测框架PLAD。框架由伪标签提取模块PLE和基于重构误差的异常检测模块READ组成。PLE模块中提出了一种基于DBSCAN的自适应伪标签提取算法,用于提取电力数据的伪标签。READ模块采用双LSTM自编码器提取多级时序特征,并得到重构误差,后利用伪标签训练逻辑回归分类器,对重构误差进行分类,进行异常判定。通过某地区的电网运行数据验证了所提方法的有效性,实验结果表明,所提方法优于其他无监督异常检测方法。
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关键词
异常检测
伪标签
无监督
双长短时自编码器
密度聚类
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Keywords
Anomaly detection
Pseudolabel
Unsupervised
Dual LSTM Autoencode
Density clustering
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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