基于正则自编码器及Optuna寻优的异常用电数据清洗研究

《基于正则自编码器及Optuna寻优的异常用电数据清洗研究》是一篇探讨如何利用深度学习和优化算法提升电力系统中异常用电数据处理效率的研究论文。该论文针对当前电力系统中因设备故障、人为错误或恶意行为导致的用电数据异常问题，提出了一种结合正则自编码器与Optuna优化技术的数据清洗方法。

在电力系统中，用电数据的准确性至关重要。异常用电数据不仅会影响电网调度和负荷预测，还可能导致电费计算错误，影响用户的用电体验。因此，对异常用电数据进行有效的识别与清洗成为电力数据分析的重要环节。传统的异常检测方法如统计分析、阈值法等虽然简单易行，但在面对复杂、高维的数据时往往效果有限，难以适应现代电力系统日益增长的数据规模和多样性。

为了解决这一问题，该论文引入了正则自编码器（Regularized Autoencoder）作为数据清洗的核心工具。正则自编码器是一种无监督学习模型，能够通过学习正常用电数据的特征来重建输入数据，并在重建误差较大的情况下识别出异常点。相比传统的自编码器，正则自编码器在训练过程中加入了正则化项，从而增强了模型的泛化能力和稳定性，使其更适用于实际应用中的噪声环境。

为了进一步提高模型的性能，论文还采用了Optuna优化算法对正则自编码器的关键参数进行调优。Optuna是一种高效的超参数优化框架，能够自动搜索最优的参数组合，以最大化模型的检测精度和运行效率。通过将Optuna与正则自编码器相结合，该研究实现了对异常用电数据的高效识别与清洗。

实验部分使用了真实电力系统的用电数据集，对所提出的算法进行了验证。结果表明，与传统方法相比，基于正则自编码器和Optuna优化的方法在准确率、召回率和F1分数等方面均取得了显著提升。此外，该方法在处理大规模数据时表现出良好的可扩展性和计算效率，具备较高的实际应用价值。

该论文的研究成果为电力系统的数据质量保障提供了新的思路和技术支持。通过对异常用电数据的有效清洗，不仅可以提高电力数据分析的准确性，还能为智能电网、能源管理等领域提供更加可靠的数据基础。同时，该研究也为其他领域的数据清洗任务提供了可借鉴的方法论，具有广泛的应用前景。

综上所述，《基于正则自编码器及Optuna寻优的异常用电数据清洗研究》通过结合深度学习与优化算法，提出了一种高效、准确的异常用电数据清洗方法。该方法在理论和实践层面都展现了良好的效果，为电力系统数据质量管理提供了有力的技术支撑。