电子设计工程ElectronicDesignEngineering第31卷Vol.31第4期No.42023年2月Feb.2023收稿日期：2021-08-31稿件编号：202108206作者简介：张敏（1984—），女，甘肃兰州人，硕士，工程师。研究方向：营销信息化。果蝇优化算法是从仿生学角度提出的新型群体智能优化算法，该算法根据果蝇觅食行为，推演出了一套完善的数值求解方法，既能缩短数据排查所需的时间，也可大幅提升数值解的应用可行性[1]。LSTM是一种简单的长短期记忆网络结构，附属于传统的基于果蝇算法优化LSTM的用户异常用电行为预测张敏，李晓明，辛玲玲，董昊男（国网甘肃省电力公司，甘肃兰州730030）摘要：在用户用电负荷量较为集中的情况下，为解决因电信号堆积而造成的异常用电行为问题，设计基于果蝇算法优化LSTM的用户异常用电行为预测模型。通过初始化果蝇算法的方式，获取用户的用电数据预处理结果，将其与LSTM超参数指标相结合，完成基于果蝇算法优化LSTM的用电量数值记忆。在此基础上，选取既定评价指标，根据缺失值计算表达式，确定决策参数的具体数值，实现基于果蝇算法优化LSTM的用户异常用电行为预测模型的搭建与应用。实例分析结果表明，随着果蝇算法优化LSTM理论的应用，电信号在用户用电集中负荷时所需消耗的训练时间更短，可有效解决电信号的堆积问题，实现对用户异常用电行为的有效预测。关键词：果蝇算法；异常用电行为；LSTM超参数；评价指标；缺失值；决策参数中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1674-6236（2023）04-0132-05DOI：10.14022/j.issn1674-6236.2023.04.028PredictionofabnormalpowerconsumptionbehaviorofusersbasedonDrosophilaalgorithmoptimizedLSTMZHANGMin，LIXiaoming，XINLingling，DONGHaonan（StateGridGansuPowerCompany，Lanzhou730030，China）Abstract:Inordertosolvetheproblemofabnormalpowerconsumptionbehaviorcausedbyelectricsignalaccumulation，apredictionmodelofabnormalpowerconsumptionbehaviorofusersbasedonLSTMoptimizedbyDrosophilaalgorithmisdesigned.ByinitializingDrosophilaalgorithm，thepreprocessedresultsofusers’electricityconsumptiondataareobtained，andthencombinedwithLSTMsuper⁃parameterindex，thenumericalmemoryofelectricityconsumptionbasedonLSTMoptimizationbyDrosophilaalgorithmiscompleted.Onthisbasis，theestablishedevaluationindexisselected，theexpressioniscalculatedaccor...
