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基于LC-GAN的电力碳排放数据异常检测方法
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作者 张钰 吕干云 +2 位作者 胥家伟 刘柏岑 臧禹 《电气自动化》 2024年第2期91-94,共4页
针对目前电力碳排放数据存在的坏数据虚假注入问题,提出一种基于生成对抗网络的电力碳排放数据异常检测方法。首先构建面向时序数据的改进生成对抗网络,引入双层长短期记忆网络,深入挖掘时序数据的内在联系;再通过生成对抗网络改进模型... 针对目前电力碳排放数据存在的坏数据虚假注入问题,提出一种基于生成对抗网络的电力碳排放数据异常检测方法。首先构建面向时序数据的改进生成对抗网络,引入双层长短期记忆网络,深入挖掘时序数据的内在联系;再通过生成对抗网络改进模型的生成器和判别器的共同打分,判别电力碳排放数据异常值;最后在华东某省碳排放监测平台进行电力碳排放数据测试。结果表明,基于生成对抗网络改进模型的电力碳排放数据异常检测方法对抗训练稳定、损失函数收敛速度快,检出率为87.5%,针对电力碳排放时序异常数据检测的准确度较高。 展开更多
关键词 电力碳排放 生成对抗网络 双层长短期记忆网络 时序数据 数据异常检测
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