申请/专利权人：国网甘肃省电力公司信息通信公司

申请日：2023-08-11

公开（公告）日：2023-11-10

公开（公告）号：CN117034115A

主分类号：G06F18/241

分类号：G06F18/241;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/08;G06Q50/06;G06F18/213

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.11.28#实质审查的生效;2023.11.10#公开

摘要：本发明公开了一种基于CNN‑Bagging的窃电检测方法及系统，对用户用电数据中的缺失值和异常值进行处理，然后对用户用电数据进行归一化处理，划分训练样本数据和测试样本数据；基于用电周期性和传统节假日对用电数据的影响，对用户用电行为特征进行分析；基于分析结果，使用基于Python的深度学习框架PyTorch框架建立CNN‑Bagging窃电检测模型；利用训练样本数据对CNN‑Bagging窃电检测模型进行训练，将测试样本数据输入训练完成的CNN‑Bagging窃电检测模型中，输出窃电检测结果。本发明提高了窃电检测模型的特征提取能力，降低了检测时延。

主权项：1.一种基于CNN-Bagging的窃电检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对用户用电数据中的缺失值和异常值进行处理，然后对用户用电数据进行归一化处理，划分训练样本数据和测试样本数据；S2、基于用电周期性和传统节假日对用电数据的影响，对用户用电行为特征进行分析；S3、基于步骤S2得到的分析结果，使用基于Python的深度学习框架PyTorch框架建立CNN-Bagging窃电检测模型；S4、利用步骤S1得到的训练样本数据对步骤S3得到的CNN-Bagging窃电检测模型进行训练，将步骤S1得到的测试样本数据输入训练完成的CNN-Bagging窃电检测模型中，输出窃电检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网甘肃省电力公司信息通信公司 一种基于CNN-Bagging的窃电检测方法及系统

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