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基于CNN-LSTM-AM的台区异常用电行为检测技术研究
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摘要：研究背景与问题 随着分布式光伏发电技术的广泛应用，台区用电行为监测的重要性日益凸显。然而，高渗透率的分布式光伏发电在台区中引发了异常用电行为检测的难题。新能源波动对
研究背景与问题
随着分布式光伏发电技术的广泛应用，台区用电行为监测的重要性日益凸显。然而，高渗透率的分布式光伏发电在台区中引发了异常用电行为检测的难题。新能源波动对异常用电行为的干扰，以及传统检测方法的高误报率，严重影响了电力系统的安全稳定运行。因此，研究一种高效、准确的台区异常用电行为检测技术显得尤为重要。
研究方法
为了解决上述问题，本研究提出了一种基于卷积神经网络-长短期记忆网络-注意力机制（CNN-LSTM-AM）的台区异常用电行为检测技术。该技术首先利用卷积神经网络（CNN）对原始电力数据进行特征提取，然后通过长短期记忆网络（LSTM）对提取的特征进行时间序列建模，最后引入注意力机制（AM）以增强模型对异常用电行为的关注。该技术能够有效识别新能源波动对异常用电行为检测的影响，降低误报率。
核心结果
通过在多个实际台区数据集上的实验验证，结果表明，与传统的异常用电行为检测方法相比，CNN-LSTM-AM模型在检测准确率、实时性和鲁棒性方面均有显著提升。具体而言，该模型在检测准确率上提高了15%，在实时性上缩短了检测时间20%，在鲁棒性上对新能源波动干扰的适应性更强。此外，模型在处理大规模电力数据时表现出良好的泛化能力。
结论与意义
本研究提出的CNN-LSTM-AM模型为台区异常用电行为检测提供了一种有效解决方案。该模型能够有效降低新能源波动对异常用电行为检测的影响，提高检测准确率和实时性，为电力系统的安全稳定运行提供了有力保障。此外，该研究成果对推动电力系统智能化、自动化发展具有重要意义，为未来台区用电行为监测技术的发展提供了新的思路和方法。
文章来源：《国外电子测量技术》 网址: http://www.gwdzcljszzs.cn/qikandaodu/2026/1027/328.html