“窃电检测 ”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果2748218个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于大数据的窃电检测方法、装置、设备及存储介质-CN202210733029.5在审
发明人：谢良红;顾博;冯德伦;李歆;薛松;黄文谦;赵熳澄;常仕亮;白露;谭黎亮;邵明明 -专利权人：国网重庆市电力公司市南供电分公司
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G01R22/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大数据的窃电检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括获取窃电检测关联数据，根据窃电检测关联数据，在所有用电用户中提取待检测用户；基于待检测用户的窃电检测关联数据，生成窃电检测系数数组；获取台区损耗电量差异值数组，根据台区损耗电量差异值数组和窃电检测系数数组之间的皮尔逊相关系数，判断待检测用户是否为窃电用户。本发明通过对用电用户的窃电检测关联数据进行分析，以从用电用户中筛选出待检测用户，再利用待检测用户的窃电检测系数来判断用电用户是否为窃电用户以及采用的窃电方式，解决了目前窃电检测方法的检测效率不高、检测准确率低且无法获知窃电具体手段的技术问题
基于数据检测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种自动报警防窃电能表-CN202011005913.4有效
发明人：李国梁;王晓明;丁男;康立帅;朱雷;薛明航;孙文雨;穆思彤;李新轩;朱琳;戚洪伟 -专利权人：国网山东省电力公司莒县供电公司
申请日： 2020-09-23 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G01R11/24 文献下载
摘要：本发明涉及电力设备领域，具体为一种自动报警防窃电能表，包括：电压线圈窃电检测模块、电流线圈窃电检测模块、报警模块。电流线圈窃电检测模块检测电能表的电流线圈的分流是否发生变化，如果发生变化则判定为具有窃电行为；电压线圈窃电检测模块检测电能表的电压线圈的分压是否发生变化，如果发生变化则判定为具有窃电行为；报警模块与电流线圈窃电检测模块和电压线圈窃电检测模块电气连接，在电流线圈窃电检测模块和/或电压线圈窃电检测模块检测到窃电行为时发出报警信号或将报警信息上传调度系统。本发明具有快速实时的检测是否有窃电行为的发生同时具有检测方法不易发现以及不易被串改的有益效果。
一种自动报警电能表

[发明专利]一种基于深度学习的低误检率窃电检测方法-CN202110824544.X在审
发明人：周毅波;江革力;李金瑾;陈珏羽;卿柏元;蒋雯倩;黄柯颖;林秀清;唐志涛;李刚;颜丹丹;潘俊涛;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： 2021-07-21 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的低误检率窃电检测方法，所述方法从计量自动化系统中采集用户的电力消费数据，然后根据稽查结果为每个用户添加是否窃电的标签，以有窃电行为的用户建立窃电行为数据集，同时构建基于卷积神经网络和残差网络的窃电检测模型以建立的窃电行为数据集为基础，采用两阶段训练方法对窃电检测模型进行训练，确定窃电检测模型的权重参数，得到低误检率的窃电检测模型，再用训练好的低误检率窃电检测模型对用户电力消费数据进行窃电检测，实现开发成本小、高准确率的检测方式。
一种基于深度学习低误检率窃电检测方法

[发明专利]一种反窃电诊断检测方法及系统-CN202111547263.0在审
发明人：张朝;黄超杰;王喜刚;念甲斌;折旭旭;张若芸;刘美荣;毛奔;郭光辉;薛贺;牛潇;刘辉;董虎超;苏晨飞;苏苗苗 -专利权人：国网陕西省电力公司延安供电公司
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F16/9035 文献下载
摘要：本发明提供一种反窃电诊断检测方法及系统，能够与准确判断窃电类型，缩小检查范围，实现快速锁定窃电位置，同时能够提升节省人员和时间成本。包括如下步骤，选取待检测窃电目标基于AR技术将待检测窃电目标的信息转化为可视化信息；对待检测窃电目标进行功能检测并记录检测结果；根据获取的可视化信息和检测结果建立反窃电检测模型；收集用户用电数据信息和窃电样本案例建立疑似窃电数据库；将疑似窃电数据库中的数据输入反窃电检测模型并根据输出的反窃电检测结果与疑似窃电数据库中的数据信息进行对比；根据对比结果对反窃电检测模型进行优化；基于优化后的反窃电检测模型对用户用电实时数据进行反窃电检测，定位疑似窃电用户。
一种反窃电诊断检测方法系统

[发明专利]一种基于双隐层神经网络与神经网络的窃电检测方法-CN202110654949.3在审
发明人：曾沅;朱雪雯 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双隐层神经网络与神经网络的窃电检测方法，包括以下步骤：步骤1、基于电信息采集系统数据对用户用电数据处理获得窃电衡量指标参数；步骤2、根据窃电衡量指标参数建立双隐层BP神经网络的窃电检测模型；步骤3、根据窃电衡量指标参数建立GRNN神经网络的窃电检测模型；步骤4、将所述双隐层BP神经网络的窃电检测模型中最优函数与所述GRNN神经网络的窃电检测模型中最优值进行组合输出窃电检测预测精度；本发明较单独地使用某一神经网络模型具有更高的精确性，且该窃电检测模型能够准确识别用户用电是否存在窃电行为。
一种基于双隐层神经网络检测方法

[发明专利]一种面向数据投毒攻击的窃电检测方法-CN202111551163.5在审
发明人：周颖杰;李政辉;杨松;张颉;吕建成 -专利权人：四川大学
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向数据投毒攻击的窃电检测方法，通过采集用户用电数据，并对用户用电数据进行预处理，得到预处理后的用户用电数据集；构建初始窃电检测模型，并利用预处理后的用户用电数据集训练窃电检测模型，得到窃电检测模型；并利用窃电检测模型检测待测数据，得到待测数据的检测结果，完成窃电检测；本发明通过构建窃电检测模型，利用长短时记忆网络、带注意力机制的多尺度卷积神经网络以及多层感知机网络完善用户用电数据的特征表达，并利用多样性计算法构建损失函数训练窃电检测模型，使窃电检测模型中长短时记忆网络、带注意力机制的多尺度卷积神经网络提取的特征更具差异化，且相互补充，提高模型系统的鲁棒性，更具泛化能力。
一种面向数据投毒攻击检测方法

[发明专利]窃电检测方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202111347522.5在审
发明人：李秋硕;李童佳;孔祥玉;赵鑫;刘子瑜 -专利权人：南方电网数字电网研究院有限公司
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请涉及一种窃电检测方法、装置、设备、存储介质及程序产品，属于窃电检测技术领域。该窃电检测方法包括：获取增强窃电样本，增强窃电样本包括多个用电信息以及用电信息对应的窃电类型；计算增强窃电样本中窃电类型的分离度，分离度用于指示窃电类型与其他窃电类型区分的难易度，并利用增强窃电样本以及窃电类型的分离度得到针对每一窃电类型的训练后的分类模型；利用训练后的分类模型对输入的窃电嫌疑数据进行分类处理，并确定窃电嫌疑数据的窃电类型以及用户信息。本申请提供的窃电检测方法，可以提高窃电检测效率。
检测方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]窃电检测比对表、可检测窃电的供电电网及窃电检测方法-CN201010283056.4无效
发明人：张甲辰 -专利权人：浙江永昌仪表有限公司
申请日： 2010-09-16 - 公布日： 2011-02-09 - 主分类号： G01R11/24 文献下载
摘要：本发明涉及一种窃电检测比对表、可检测窃电的供电电网及窃电检测方法。本发明要解决的技术问题是如何及时发现不法分子的窃电行为。本窃电检测比对表包括外壳及其内部的计量模块，其中两条以上电源线分别穿过外壳，其特征在于：其还包括智能模块控制器和红外线信号收发模块，计量模块通过智能模块控制器与红外线信号收发模块相连，上述智能模块控制器和红外线信号收发模块均通过整流变压电路从电压采样端子上取电本发明还涉及可检测窃电的供电电网及窃电检测方法。本发明窃电检测比对表、可检测窃电的供电电网及窃电检测方法具有结构简单、成本低、安装方便、位置隐蔽，不易被破坏，可及时发现窃电行为的优点，适合用于各种用户供电网络。
检测供电电网方法

[实用新型]一种便携式现场反窃电检测仪-CN201822203953.4有效
发明人：潘楠;钱俊兵;彭用新 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G01R11/24 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种便携式现场反窃电检测仪，包括现场反窃电检测仪以及矩形箱体,所述矩形箱体上安装有放置结构；所述放置结构，其包括：一对第一条形滑轨、第一承载板、第一轴承、支架、一对第二条形滑轨、第二承载板以及第二轴承；所述矩形箱体侧壁面开设有矩形通孔，所述矩形箱体内左右两侧壁面均开设有第一条形凹槽，本实用新型涉及现场反窃电检测仪技术领域。便于对现场反窃电检测仪合理的放置，便于现场反窃电检测仪外出携带，同时在使用现场反窃电检测仪合理的支撑，不会阻碍现场反窃电检测仪的使用，提高现场反窃电检测仪使用寿命，减少携带时受到磕损。
窃电检测仪矩形箱体本实用新型放置结构条形滑轨承载板轴承矩形箱体侧壁矩形通孔窃电检测使用寿命条形凹槽外出携带左右两侧壁面支架携带阻碍支撑

[发明专利]一种配电系统的窃电检测方法、装置、设备和介质-CN202110875806.5有效
发明人：徐迪;赵云;肖勇;蔡梓文;陆煜锌;尹绍阳 -专利权人：南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G01R22/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种配电系统的窃电检测方法、装置、设备和介质，配电系统与多个用电终端通信连接，方法包括：获取多个用电终端在相同周期内采集的用电数据，得到多个用电数据集；对各个用电数据集进行数据预处理，得到多个训练数据集；根据每个训练数据集所包含的窃电数据数量和正常数据数量，创建多个初始窃电检测模型；分别对各个训练数据集按照交叉验证比例进行划分，得到多组划分数据集；采用多组划分数据集分别对各个初始窃电检测模型分别进行训练，得到目标窃电检测模型；当接收到任一个用电终端发送的新用电数据时，采用目标窃电检测模型对新用电数据进行窃电检测，生成窃电判断结果，从而更为有效地提高窃电检测成功率。
一种配电系统检测方法装置设备介质

[发明专利]用于检测窃电的方法、处理器、存储介质及检测系统-CN202110071268.4在审
发明人：王祥;李铮;那晨星;武占侠;俞亮;陆欣;冷安辉;吴天宇;苏湘远 -专利权人：深圳智芯微电子科技有限公司
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06F30/18 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种用于检测窃电的方法、处理器、存储介质及检测系统，属于窃电检测技术领域，所述方法包括：获取训练好的窃电检测模型；获取低压配电台区各级线路的用电参量；根据所述各级线路的用电参量确定检测特征值；将所述检测特征值输入所述窃电检测模型中，以检测所述低压配电台区是否发生窃电现象。本发明实施例根据低压配电台区各级线路的用电参量，构造了具有强窃电检测针对性的检测特征值，并根据检测特征值利用智能深度学习算法进行窃电检测，能有效检测低压配电台区是否发生了窃电现象，检测准确率高，检测速度快
用于检测方法处理器存储介质系统

[发明专利]一种基于网络特征与用户行为的联合窃电检测方法-CN202211709300.8在审
发明人：王先培;罗时雄;杨澄豪;江新国 -专利权人：武汉万畅电气科技有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06Q30/018 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于网络特征与用户行为的联合窃电检测方法，包括根据配电网拓扑结构和量测数据，通过拉格朗日乘子法判断是否存在不良数据和未知参数支路，并根据增广状态估计确定参数未知支路的相关参数；确定用户行为负荷指标参数；利用PSO‑SVM窃电检测模型的实现过程；进行数据辨识，判断是否存在窃电。本发明基于网络特征分析的窃电检测技术能够有效克服历史数据不足的缺点，根据当前的测量数据能够准确定位窃电用户所在支路，实现了横向窃电检测分析；基于用户行为分析的方法实现了充分利用了以往的历史用电数据，提高了窃电检测分析精度该方法能够在电网计量系统中横向和纵向的实现窃电检测，大大提高了检测的准确性。
一种基于网络特征用户行为联合检测方法

[发明专利]一种基于梯度提升决策树的窃电检测方法-CN202011141946.1在审
发明人：邵振国;许良财;陈飞雄;张嫣;张承圣 -专利权人：福州大学
申请日： 2020-10-22 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于梯度提升决策树的窃电检测方法。将用户的历史日用电量作为样本特征，让单一树模型根据优化目标自动筛选最优分割特征和分割阈值，并根据迭代次数构建多个树模型组成强分类器，完成窃电检测模型训练，而后通过训练后的窃电检测模型实现窃电检测。本发明能够实现正常用户和窃电用户的分类。
一种基于梯度提升决策树检测方法

[发明专利]一种基于电能参数特征和改进Boruta-XGBoost算法的窃电检测方法-CN202210676734.6在审
发明人：陈霄;仇新宇;裴子霞;马云龙;杭银丽;方磊;施沩;张驰;鲁燕;薛海涛;李建刚 -专利权人：国网江苏省电力有限公司
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于电能参数特征和改进Boruta‑XGBoost算法的窃电检测方法，包括数据预处理、特征工程、模型训练三个步骤。在数据预处理中，对用户端计量电表采集的多种电能参数中的异常值和缺失值进行处理；在特征工程中，对预处理后的电能参数进行特征提取，然后使用改进的Boruta算法对特征进行优选，根据优选结果构造用于训练窃电检测模型的数据集；模型训练使用特征工程中得到的数据集，建立基于改进XGBoost算法的窃电类型检测模型。与现有技术相比，本发明的窃电检测方法能够根据电能参数的特征判断用户是否存在窃电行为以及窃电的类型，有助于技术人员对窃电用户进行有针对性的现场检查，提高窃电检测效率，降低窃电检测成本。
一种基于电能参数特征改进 boruta xgboost 算法检测方法

[发明专利]基于过采样和改进随机森林的窃电检测方法、系统及装置-CN202210290055.5在审
发明人：张志强;冯宝;李新海;林文浩;谢锡铭;刘思麟;林灿伟;陈昱;熊力;李蓓 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司中山供电局
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明涉及电力窃电检测技术领域，公开了基于过采样和改进随机森林的窃电检测方法、系统及装置。本发明根据用户用电数据构建数据集，基于该数据集确定窃电检测典型特征指标，使用模糊C均值算法将数据集中的窃电用户数据进行聚类，采用SMOTE算法对得到的每个聚类簇进行插值处理，实现对数据集的平衡化处理，并构建随机森林分类器，采用平衡化的数据集的训练数据，基于窃电检测典型特征指标对随机森林分类器进行训练，直到随机森林分类器的分类准确率达到阈值，其中利用蚁群算法优化随机森林分类器的决策树数量；最终将所述测试集的数据代入训练好的随机森林分类器，输出相应的窃电检测结果。本发明能够提高窃电检测的效率及准确性。
基于采样改进随机森林检测方法系统装置

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条