[发明专利]窃电用户识别方法和装置在审
| 申请号： | 201811653194.X | 申请日： | 2018-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109784388A | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 陈雁;刘玉玺;赵加奎;袁葆;欧阳红;吴佐平;张文;刘建 | 申请（专利权）人： | 北京中电普华信息技术有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/66;G06Q30/02;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王宝筠 |
| 地址： | 100192 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种窃电用户识别方法和装置，该方法包括：获取待分析的目标用户的用电数据；依据该目标用户的用电数据，并利用预先训练得到的深度学习模型，确定该目标用户具有窃电行为的概率，该深度学习模型为利用多个历史窃电用户的用电数据为训练样本训练得到的；在基于所述深度学习模型确定出该目标用户具有窃电行为的概率超过深度学习模型中预先学习出的目标阈值的情况下，将该目标用户识别为存在窃电风险的用户。本申请可以基于用户的用电数据识别出存在窃电嫌疑的窃电用户，有利于提高识别窃电用户的便捷性和高效性。 | ||
| 搜索关键词： | 窃电用户 目标用户 用电数据 方法和装置 窃电行为 学习 目标用户识别 模型确定 窃电嫌疑 训练样本 便捷性 高效性 概率 窃电 申请 分析 | ||
【主权项】：
1.一种窃电用户识别方法，其特征在于，包括：获取待分析的目标用户的用电数据；依据所述目标用户的用电数据，并利用预先训练得到的深度学习模型，确定所述目标用户具有窃电行为的概率，所述深度学习模型为利用多个历史窃电用户的用电数据为训练样本训练得到的；在基于所述深度学习模型确定出所述目标用户具有窃电行为的概率超过所述深度学习模型中预先学习出的目标阈值的情况下，将所述目标用户识别为存在窃电风险的用户。
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