Invention Publication
- Patent Title: 一种基于改进神经网络模型对窃电数据进行判断的方法及系统
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Application No.: CN202110382296.8Application Date: 2021-04-09
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Publication No.: CN113255880APublication Date: 2021-08-13
- Inventor: 杨艺宁 , 薛阳 , 宋如楠 , 徐英辉 , 赵兵 , 陈昊 , 杜新纲 , 葛得辉 , 周晖 , 王聪 , 杨柳
- Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司
- Applicant Address: 北京市海淀区清河小营东路15号; ;
- Assignee: 中国电力科学研究院有限公司,国家电网有限公司,国网江西省电力有限公司
- Current Assignee: 中国电力科学研究院有限公司,国家电网有限公司,国网江西省电力有限公司
- Current Assignee Address: 北京市海淀区清河小营东路15号; ;
- Agency: 北京工信联合知识产权代理有限公司
- Agent 贾银秋
- Main IPC: G06N3/04
- IPC: G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06Q30/00 ; G06Q50/06

Abstract:
本发明公开了一种基于改进神经网络模型对窃电数据进行判断的方法,所述方法包括:获取历史用电数据,将历史用电数据进行归一化处理,将归一化处理后的历史用电数据作为神经网络模型的训练数据;确定所述神经网络模型的结构,所述神经网络模型包括输入层、隐含层以及输出层,分别确定所述输入层、所述隐含层以及所述输出层的节点数,确定所述隐含层以及所述输出层的传递函数;采用L‑M算法基于所述训练数据对所述神经网络模型进行训练,当所述神经网络模型的输出数据的误差小于设定的误差阈值时,将神经网络模型确定为最终神经网络模型;通过所述最终神经网络模型对用电数据进行判断,对用户的窃电行为进行识别。
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