基于非线性独立成分估计的分布式光伏窃电数据增强方法

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该方法针对分布式光伏窃电检测中数据稀缺的问题，提出一种基于非线性独立成分估计的数据增强策略。首先，对少量真实窃电样本进行非线性特征解耦，分离出独立的可变成分。随后，通过向这些独立成分注入扰动或组合新参数，生成多样化的合成样本。这些样本能够模拟实际窃电模式的非线性变化，并保持与真实数据相似的统计分布。最终，将增强后的数据用于训练窃电检测模型，有效提升对隐蔽性窃电行为的识别能力。