针对电网中的用电异常行为,为了解决大部分传统检测方法效率低下以及当前的机器学习模型存在局限性等问题,提出了一种基于时间卷积网络的端到端的用户用电异常检测模型。结果表明,文章提出的方法在中国国家电网公司(SGCC)收集的电表数据集上表现出的分类效果优于现有的支持向量机(SVM)、logistic回归(LR)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)等方法。
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