发明专利已授权

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

📄 申请号：CN202410046231.X 📄 发布日：2025/12/23

著录项目信息

申请日

2024-01-12

公开号

CN117556369B

公开日

2024-04-19

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_2433

IPC 分类号

G06F18_2433 , G06F18_213 , G06N3_042 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

窃电检测人工智能算法图神经网络异常检测卷积神经网络检测方法图卷积神经网络窃电检测

应用场景

智能电网, 电力稽查, 用电异常监测, 反窃电, 电力用户行为分析

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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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20251205

?? 专利权的转移：

20240419

✅ 授权

20240301

?? 实质审查的生效：

20240213

📄 公开

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