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[发明专利]一种异常用电检测方法及装置-CN201911358731.2在审
发明人：陈重韬;肖丁;张玙璠;石川;王艺霏;彭柏;来骥;马跃;莫爽;马铭君;吴文睿;郝燕如;张少军;王东升;娄竞;金燊;许大卫;万莹;聂正璞;李坚;李贤;孟德;李信;常海娇;寇晓溪;尚芳剑;纪雨彤;赵阳;辛霆麟;于然;李硕;张实君;王海峰 -专利权人：国网冀北电力有限公司信息通信分公司;北京邮电大学;国家电网有限公司
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明提供一种异常用电检测方法及装置，包括：从电网中获取原始用电数据作为训练用电数据；对所述训练用电数据进行预处理，得到训练用电数据样本；基于所述训练用电数据样本，构造异常用电数据样本；利用所述训练用电数据样本和所述异常用电数据样本，训练得到用于检测异常用电数据的异常用电检测模型。利用异常用电检测模型能够得到较为准确的用电数据分类结果，能够应用于电网中实现异常用电检测功能，降低异常用电造成的损失。
一种异常用电检测方法装置

[发明专利]一种异常用电客户检测方法及装置-CN202011261750.6有效
发明人：纪品;袁宏斌;刘瑞波;窦荣政;杨博;谭守军;王珏;王艺 -专利权人：国网山东省电力公司聊城市茌平区供电公司;国网山东省电力公司聊城供电公司
申请日： 2020-11-12 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种异常用电客户检测方法及装置，所述方法包括如下步骤：S1.获取待评估电网系统的配电等级，按照配电等级统计各级配电的用电数据，并计入用电数据库；S2.获取待评估电网系统的异常用电客户历史用电数据，并根据异常用电客户历史用电数据创建基于配电等级的异常用电客户预测模型；S3.通过各级异常用电客户侦测模型逐级对待评估电网系统的异常用电客户进行预测，对预测的异常用电客户进行核实后报警；S4.通过核实后的异常用电客户的用电数据对各配电等级的异常用电客户预测模型进行修正
一种异常用电客户检测方法装置

[发明专利]一种异常用电识别方法和异常用电识别系统-CN202111677609.9有效
发明人：胡文曦;刘慧自;肖先勇;汪颖;孙一浩 -专利权人：四川大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种异常用电识别方法和异常用电识别系统，所述异常用电识别方法包括：采集历史用电数据；对所述历史用电数据进行数据压缩处理，得到压缩后的用电数据；根据所述压缩后的用电数据，利用基于密度的聚类算法，对所述历史用电数据中的异常用电进行识别，得到识别结果。本发明所提供的异常用电识别方法和异常用电识别系统，能够解决现有异常用电识别受限的问题。
一种异常用电识别方法系统

[发明专利]一种针对异常用电用户的检测方法及系统-CN202210922804.1在审
发明人：李坚;陈玉辉;王保录;黄琦;胡维昊;张真源;易建波;井实;李岢;任西壁 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种针对异常用电用户的检测方法及系统，属于异常用电检测技术领域，本发明将大数据和神经网络技术结合应用在异常用电的检测中，利用大量的历史用电数据和对应的异常率训练神经网络模型，通过训练好的神经网络模型实现了对各用电用户异常率的精准预测，能够精准定位存在异常用电的用户；而且根据异常用电用户的用电数据进行异常用电分析，清楚地了解异常用电用户的异常用电描述，可以检测出异常用电用户是否存在欠压法窃电、欠流法窃电、移相法窃电等其他高科技窃电方法
一种针对异常用电用户检测方法系统

[发明专利]一种基于机器学习混合模型的专变用户异常用电行为检测方法-CN202110499038.8在审
发明人：韩坚;梁宇云;李刚;郑琼玲;黄华;姚尧;彭翔;刘璇;肖纯;刘松 -专利权人：国网江西省电力有限公司萍乡供电分公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-05-08 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习混合模型的专变用户异常用电行为检测方法，包括以下步骤：用电负荷数据预处理；历史异常用电风险等级判定；实时异常用电行为检测；专变用户异常用电情况分析。本发明构建了机器学习混合模型，通过Local Outlier Factor算法和Isolation Forest算法进行历史异常用电行为检测，并基于Prophet时序预测模型对实时异常用电行为进行检测。从历史复盘和实时检测两个时间维度对专变用户进行异常用电行为检测，避免从单一情况下进行异常检测时效果不理想的问题。对现有用电异常检测模型进行了扩展，大大提高了用户异常用电行为检测的准确性，为异常用电行为检测提供了有效的方法。
一种基于机器学习混合模型用户异常用电行为检测方法

[发明专利]一种异常用电检测方法、系统和存储介质-CN202010787989.0有效
发明人：周玉;陆婋泉;邵雪松;蔡奇新;季欣荣;段梅梅;易永仙;崔高颖;祝宇楠;王德玉;高雨翔;潘超 -专利权人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;江苏省电力试验研究院有限公司
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种异常用电检测方法、系统和存储介质，属于智能电网异常用电行为识别技术领域。该异常用电检测方法包括如下步骤：获取待检测的智能电表数据；将智能电表数据转换为多时间序列数据；将多时间序列数据输入训练好的异常用电检测模型，获得预测的用电类型标签；将预测的用电类型标签中概率最大的用电类型作为待检测的智能电表数据的异常用电检测结果本发明能够充分、全面地利用用电大数据，深入挖掘异常用电行为的高级特征，提高异常用电检测的泛化性能、降低误判比例，高效、准确地检测异常用电。
一种异常用电检测方法系统存储介质

[发明专利]一种基于周用电量相关系数的异常用电检测算法-CN202110892090.X在审
发明人：李金瑾;周毅波;陈珏羽;卿柏元;蒋雯倩;黄柯颖;林秀清;杨舟;唐志涛;李刚;陈俊;颜丹丹;韦杏秋;包岱远;周政雷 -专利权人：广西电网有限责任公司
申请日： 2021-08-04 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明涉及异常用电检测技术领域，尤其是一种基于周用电量相关系数的异常用电检测算法，摒弃了较难获取的用于用电异常检测的异常用电，选用较易获得的用户日用电量数据作为检测数据输入，从用户异常用电的结果出发，反推用户异常用电，再从用户周用电的相似性出发，计算用户相邻周之间用电系数相关性，从而获得用户周用电量特征，通过离群邻近度算法，实现异常用电检测，虽然本发明采用的算法为离群算法，但是没有规定异常用户数量，而是选用离群程度作为衡量标准标准，避免不合理的异常用户比例带来结果的误检率，精准性更高。
一种基于用电量相关系数异常用电检测算法

[发明专利]异常用电检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN201810661989.9有效
发明人：黎昱;汪建;汤奕;崔晗 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2018-06-25 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明介绍了一种异常用电检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：根据获取到的各个待检测用户的用电数据，通过预设聚类算法，对各个待检测用户进行聚类分组；根据聚类分组结果，计算每个待检测用户的异常用电指标，并根据每个待检测用户的异常用电指标，确定出疑似异常用电用户；通过预设的分类器，从疑似异常用电用户中确定出真实异常用电用户。本发明减少了人工现场排查异常用户的工作量，提高了对异常用电用户的判别准确率。
异常用电检测方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]用电异常用户的识别方法及装置-CN201911275762.1在审
发明人：徐蕙;曹昆;高鑫;李香龙;丁屹峰;张禄;陆斯悦;马龙飞;王培祎 -专利权人：国网北京市电力公司;国家电网有限公司
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种用电异常用户的识别方法及装置。其中，该方法包括：获取用电量历史数据，并识别用电量历史数据中的异常值；过滤用电量历史数据中的异常值；查找用电量历史数据中的用户用电特征变量；利用预设建模算法构建用电异常用户识别模型，并利用用电异常用户识别模型识别出用电量历史数据中的异常用户，其中，用电异常用户识别模型的输入数据为用户用电特征变量对应的数据，输出数据为异常用户标识。本发明解决了相关技术中对于用电异常用户的检查存在检测效率低和覆盖范围小的技术问题。
用电异常用户识别方法装置

[发明专利]一种基于用电行为感知的异常用电行为检测分类方法及系统-CN202211487462.1在审
发明人：张家齐 -专利权人：国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本发明属于异常用电行为检测分类技术领域，尤其涉及一种基于用电行为感知的异常用电行为检测分类方法及系统。所述方法包括：S1：建立异常用电行为分类器；利用所述分类器实现对测试数据集中的正常和异常2类用电行为的分类；S2:建立基于密度的异常用电行为分类层；将S2中判决为异常的用电行为作为所述分类层的输入，使得所述异常的用电行为进一步划分为窃电，漏电和计量错误三种异常用电行为。本发明提供的方法能不仅能够自动识别用户异常用电行为，提升异常用电行为检测效率，而且能够有效实现电力用户用电行为的自动分类。
一种基于用电行为感知异常检测分类方法系统

[发明专利]异常用电监测与定位系统及方法-CN201611088525.0在审
发明人：李晓莉;柯楠;何诚硕;陈晓露;吕政权;周毓颖;周沈鹤;陈怡君;刘艳敏 -专利权人：国网上海市电力公司
申请日： 2016-11-30 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种异常用电监测与定位系统及方法，将台区内所有用户的用电信息输入异常用电检测模型对有效特征提取并分类，输出嫌疑异常用户的列表；对于嫌疑异常用户的列表范围内，现场判断异常用电证据不足的重大嫌疑用户安装智能监测与数据影像采集装置，对重大嫌疑用户的用电情况进行实时监测及取证；通过后台分析与推送系统接收智能监测与数据影像采集装置采集到的重大嫌疑用户用电数据进行实时分析，对判断发现异常用户的情况进行预警，向用电实时监控应用平台包含的多个用电实时监控智能终端推送异常用电预警信息本发明可以解决异常用电发现、取证和计量难等问题，让异常用电监测更智能、更高效。
异常用电监测定位系统方法

[发明专利]一种小样本驱动的异常用电数据集的构建方法及模块-CN202110424608.7在审
发明人：周玉;邵雪松;李悦;穆卓文;黄奇峰;蔡奇新;易永仙;高凡;陈飞 -专利权人：国网江苏省电力有限公司营销服务中心;国网江苏省电力有限公司
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：一种小样本驱动的异常用电数据集的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集低压居民用户的用电数据，对所述用电数据进行处理并生成分类数据集；步骤2，采用蒙特卡洛方法对所述分类数据集进行概率密度拟合，并基于概率密度函数构建随机样本，以及基于所述随机样本生成正常用电行为数据集；步骤3，基于用户的异常用电行为构建异常用电数据篡改模型，并基于所述异常用电数据篡改模型和所述正常用电行为数据集生成异常用电行为数据集；步骤4，合并所述正常用电行为数据集与所述异常用电行为数据集，以生成用电行为数据集。本发明能主动创建新型数据特征，有效扩充低压居民用户异常用电数据量，为电力大数据分析应用提供支撑。
一种样本驱动异常用电数据构建方法模块

[发明专利]基于历史数据的台区用户异常用电分析方法-CN202211452463.2在审
发明人：郭斌;冯兴兴;许丽娟;赵烨;陈俊艺;曹琴;林焜杰;何圣川;钟蔚;胡志明;曾令章 -专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于历史数据的台区用户异常用电分析方法，包括以下步骤：S1、建立正常用电、异常用电数据集以及待分析数据集；S2、以台区为单位，将台区内用户的用电数据存储至正常用电和异常用电数据集；S3、在正常用电和异常用电数据集中，预测其下一个检测周期内的正常用电数据和异常用电数据；S4、获取台区内一组用户当期用电数据，分析该组用户当期用电数据是否属于预测的正常用电数据情况；S5、分析该组用电数据是否属于预测的异常用电数据情况本发明通过对用户以往的用电数据进行分析，得到其后续用电数据的推测，再对当期数据进行对比，可判断用户用电的异常情况，且准确性高。
基于历史数据用户异常用电分析方法

[发明专利]基于异常用电检测模型的监测定位方法-CN201611081534.7有效
发明人：李晓莉;柯楠;何诚硕;陈晓露;吕政权;陈京;倪伟;高敬贝;王诗婷 -专利权人：国网上海市电力公司
申请日： 2016-11-30 - 公布日： 2019-04-12 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度降噪自编码网络—高斯过程的异常用电检测模型的监测定位方法，将台区内所有被测用户的用电量及表计事件信息，输入基于深度降噪自编码网络—高斯过程的异常用电检测模型，对上述数据从时‑频域提取特征并分类，由模型筛选出被测用户中的嫌疑异常用电用户。所述异常用电检测模型输出异常度嫌疑系数，并对用户的异常度疑似概率进行排序，得到异常用电嫌疑用户列表。本发明结合人工智能领域前沿技术对多平台用电数据进行分析，深度挖掘海量数据中隐藏的用户用电行为模式，定位异常用电嫌疑用户，让异常用电检测更智能、更高效。
异常用电检测监测定位嫌疑用户自编码高斯降噪人工智能领域海量数据模型筛选频域提取事件信息输出异常行为模式用电数据用户用电多平台用电量表计排序网络智能分类概率挖掘分析

[发明专利]一种基于煤改电用电数据的安全负荷辨识方法-CN202210411219.5在审
发明人：杜欣慧;张之硕;张静姝;商耀珂;赵薇 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明属于异常用电识别领域，具体为一种基于煤改电用电数据的安全负荷辨识方法，应用于对煤改电用户进行安全负荷的辨识，进行异常用电的识别。然后将数据输入到异常用电识别模型当中去，经过异常用电识别模型的识别，得出结果。最后将结果传输到可视化界面。本发明通过建立异常用电识别模型来对用户的用电进行安全负荷的监测。该异常用电识别模型可通过在电网监测到的用电数据，通过简单的数据处理，然后将处理的数据传输到异常用电识别模型，对数据进行识别，从而判断出该用户的是否为异常用电。
一种基于煤改电用电数据安全负荷辨识方法

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