深度变分自编码器

针对负荷动态变化场景设计的异常检测深度变分自编码网络，通过滑动窗口逐步更新模型，能够更稳定地识别异常行为。

林荣恒 · Shuo, Chen · Zheyu, He · 吴步丹 · 邹华 · Zhao, Xin · Qiushuang, Li

Energies 2024

参数信息

AUC提升

5 %

技术优势

能适应负荷变化

通过滑动窗口策略按时间序列更新数据和模型，使模型持续反映最新负荷模式。

异常识别更准

在负荷变化条件下，AUC值提升5%，有助于识别异常行为。

应用场景

• 智能电网异常检测：实时监测电网负荷数据，及时发现异常用电行为。
• 能源系统异常行为识别：识别能源系统中的异常能耗模式，辅助运维决策。
• 工业设备状态监测：通过负荷曲线异常判断设备潜在故障。