申请/专利权人：国网山东省电力公司禹城市供电公司

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117495109B

主分类号：G06Q10/0635

分类号：G06Q10/0635;G06Q10/067;G06Q50/06;G06N3/044;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/0455;G06F18/23213;G06F18/24;G06N20/00;G06N3/126

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：本发明涉及电力检测技术领域，具体为一种基于神经网络的窃电用户识别系统，系统包括用电行为建模模块、时间序列分析模块、深度特征探测模块、异常模式识别模块、增量行为更新模块、动态阈值自适应模块、正则化网络优化模块、地理空间风险分析模块。本发明中，通过运用循环神经网络或长短期记忆网络，分析用电行为，生成用户用电行为模型，时间序列分析模块的应用提升周期性和趋势信息的能力，自编码器和卷积神经网络的结合提高特征探测的效率，支持向量机和K‑均值聚类的应用在识别上提供分类能力，增量行为更新模块使模型适应用电数据，贝叶斯优化和遗传算法改进动态阈值，正则化网络优化模块和地理空间风险分析模块的结合，优化处理能力。

主权项：1.一种基于神经网络的窃电用户识别系统，其特征在于：所述系统包括用电行为建模模块、时间序列分析模块、深度特征探测模块、异常模式识别模块、增量行为更新模块、动态阈值自适应模块、正则化网络优化模块、地理空间风险分析模块；所述用电行为建模模块基于电量消耗数据，采用循环神经网络或长短期记忆网络进行用电行为分析，并提取用电模式，生成用户用电行为模型；所述时间序列分析模块基于用户用电行为模型，采用季节性分解和趋势分析方法，进行用电数据的时间序列分析，并提取周期性和趋势信息，生成时间序列特征；所述深度特征探测模块基于时间序列特征，采用自编码器和卷积神经网络，探测电力消费数据中的深层次特征，并提取关键信息，生成深度特征向量；所述异常模式识别模块基于深度特征向量，采用支持向量机和K-均值聚类，识别电力消耗中的异常模式，并进行分类，生成异常模式分类结果；所述正则化网络优化模块基于异常模式分类结果，采用弹性网络正则化和稀疏自编码，对神经网络进行优化，提高模型在处理异常模式时的准确性和鲁棒性，生成优化的网络模型；所述增量行为更新模块基于新接收的用电数据，采用在线学习和增量学习算法，动态更新用户行为模型和异常模式，生成更新的行为和异常模式；所述动态阈值自适应模块基于更新的行为和异常模式，采用贝叶斯优化和遗传算法，动态调整异常检测阈值，适应用电行为的变化，生成自适应阈值参数；所述地理空间风险分析模块基于更新的行为和异常模式以及地理信息，采用深度学习和GIS技术，进行窃电风险区域的空间分析，生成地理空间风险分析图；所述用户用电行为模型包括用电周期模式、消费趋势和行为分类，所述时间序列特征包括季节性组件、趋势组件和周期性指标，所述深度特征向量包括能量消耗模式、异常指标和隐含行为特征，所述异常模式分类结果包括异常类别、异常程度和潜在窃电信号，所述更新的行为和异常模式包括新的消费模式、更新的异常指标和行为变化，所述自适应阈值参数包括动态上下限、状态监测指标和调整频率，所述优化的网络模型具体为包括调整后的网络层结构、参数设置和正则化系数，所述地理空间风险分析图具体为包括风险等级区域、潜在窃电位置和风险分布图。

全文数据：

权利要求：

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