基于深度自编码器的智能电网窃电网络攻击异常检测AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于深度自编码器的智能电网窃电网络攻击异常检测
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：3783 K
标签：自动编码器深度机器学习窃电
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文档介绍：现有AMIs中的异常检测器存在浅层架构，难以捕获时间相关性以及电力消耗数据中存在的复杂模式，从而影响检测性能。提出基于长短期记忆（LSTM）的序列对序列（seq2seq）结构的深度（堆栈）自编码器。自动编码器结构的深度有助于捕获数据的复杂模式，seq2seq LSTM模型可以利用数据的时间序列特性。研究了简单自编码器、变分自编码器和注意自编码器（AEA）的性能，得出在这3种自编码器采用seq2seq结构时检测性能优于全连接结构。仿真结果表明，带有注意力机制的检测器（AEA）检出率和虚警率分别比现有性能最好的检测器高4%~21%和4%~13%。
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