[发明专利]一种基于大数据深度学习的电价稽查执行方法有效

专利信息
申请号: 201811207293.5 申请日: 2018-10-17
公开(公告)号: CN109543943B 公开(公告)日: 2023-07-25
发明(设计)人: 高曦莹;叶宁;张冶;关艳;蔡颖凯;回茜;宋晓文;杨飞龙;高胜宇;张雯舒;曹世龙;王一哲;姜辉;孙殿家;田浩杰;王浩淼;崔新廷;王英新;宋锦春 申请(专利权)人: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
主分类号: G06Q10/0639 分类号: G06Q10/0639;G06Q30/0201;G06Q50/06;G06N3/0464;G06N3/084;G06F18/2433
代理公司: 辽宁沈阳国兴知识产权代理有限公司 21100 代理人: 何学军;侯景明
地址: 110006 辽宁*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要: 发明属于一种电力营销稽查技术领域,尤其涉及一种基于大数据深度学习的电价稽查执行方法,是一种深度学习中的变分自动编码器算法进行电价执行异常识别的电价执行稽查创新方法。本发明包括用电数据获取并进行简单分类;用电数据提取概率特征;重构概率判别。本发明有效解决了目前电价执行稽查多种异构参数的计算问题,通过重构概率来有效判定用电客户是否异常;针对部分客户用电数据局部缺失情况,由于算法判别过程中生成模型可对数据进行同特征恢复,固可有效解决缺失问题。实现电价执行稽查在线诊断,解决电价执行情况多样、参数复杂的实际问题,为电力营销工作提供了有效的保障,大幅度提高了异常检测的准确率,大幅度降低稽查不匹配率。
搜索关键词: 一种 基于 数据 深度 学习 电价 稽查 执行 方法
【主权项】:
1.一种基于大数据深度学习的电价稽查执行方法,其特征是:包括以下步骤:步骤1.用电数据获取并进行简单分类;步骤2.用电数据提取概率特征,为每一个样本构造专属正态分布,然后采样重构,并训练编码器及解码器;步骤3.重构概率判别,利用重构概率蒙特卡洛估计值,实现异常客户判别,实现电价执行稽查工作。
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