DBN深度学习算法在反窃电系统中的应用

摘要

随着经济的发展,电力需求逐渐增大,但由于电力系统在电量自动化的技术方面相对落后,窃电现象屡禁不止.传统的反窃电手段一般都围绕加强电能计量装置进行技术改造,管理效率较低,而深度学习的目的是利用构建多层神经网络模型的方法来学习图像、文本、语音等数据的潜在特征,在分类问题上有很好的效果,在众多复杂领域成功应用的深度学习算法为解决反窃电问题提供了新的有效途径.主要介绍了DBN的结构与学习算法和基于DBN算法的反窃电模型,最后进行了实验,对结果进行了分析.