基于知识蒸馏与不确定性估计的分布式异常检测

沙倚天; 刘少君; 李天一; 陈鹏; 李雪菲; 金倩倩

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.04.12

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基于知识蒸馏与不确定性估计的分布式异常检测

更新时间：2026-09-26

- 基于知识蒸馏与不确定性估计的分布式异常检测
- Vol. 24, Issue 4, Pages: 91-97(2026)
- 作者机构：
  
  1. 国网江苏南京供电公司
  2. 南京南瑞信息通信科技有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.04.12
  CLC： TM73
- Published：2026
- 稿件说明：
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沙倚天, 刘少君, 李天一, et al. 基于知识蒸馏与不确定性估计的分布式异常检测[J]. 2026, 24(4): 91-97.
DOI：

沙倚天, 刘少君, 李天一, et al. 基于知识蒸馏与不确定性估计的分布式异常检测[J]. 2026, 24(4): 91-97. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.04.12.

摘要

为满足电力物联网异常检测实时性和精确性需求，文章提出一种基于知识蒸馏与不确定性估计的分布式异常检测方案。首先，基于多尺寸时空残差网络与门控循环单元构建高精度的教师端异常检测模型，强化对数据时空特征的深度表征和泛化能力。然后，利用知识蒸馏生成轻量高效的学生模型，满足分布式部署的轻量化需求。最后，利用不确定性估计对分布式异常检测结果进行优化，进一步提升模型的性能。实验结果表明，该模型的异常检测准确率可达95%，模型训练时间效率提升了约60%，且具有较好的泛化性。

Abstract

关键词

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references

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