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摘 要:本发明公开了一种动态生成的残差图卷积神经网络的窃电检测方法,包括以下步骤:(1)收集电力系统中用户电力消费原始数据;(2)对原始数据进行缺失补充、异常值处理并划分训练集、验证集和测试集;(3)将预处理后的一维电力负荷曲线变换为二维电力负荷特征矩阵,以输入图卷积神经网络;(4)通过训练获得最佳参数以获得最能代表数据关系的邻接矩阵A;(5)将特征矩阵X和邻接矩阵A送入残差图卷积神经网络中提取潜在特征,通过池化层与全连接层得到最终分类;本发明通过动态学习用户用电周期之间的深层时间依赖关系、周期模式和潜在特征,提升了窃电检测领域的精度。所采用的数据补充方法有效缓解了现实世界中的数据不平衡问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202410046231.X | 专利名称: | 一种动态生成的残差图卷积神经网络的窃电检测方法及系统 |
申请日: | 2024-01-12 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/2433搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 2024-04-19 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN117556369B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |