- 专利标题： 一种窃电用户预测方法、装置、存储介质及电子设备
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申请号： CN202310123282.3申请日： 2023-02-16
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公开(公告)号： CN116340765B公开(公告)日： 2024-02-09
- 发明人: 幸勇 , 杨衍 , 蒋凤
- 申请人： 成都昶鑫电子科技有限公司
- 申请人地址： 四川省成都市成华区东三环路二段龙潭工业园宝耳路2号
- 专利权人： 成都昶鑫电子科技有限公司
- 当前专利权人： 成都昶鑫电子科技有限公司
- 当前专利权人地址： 四川省成都市成华区东三环路二段龙潭工业园宝耳路2号
- 代理机构： 广州三环专利商标代理有限公司
- 代理商 孙朝锐
- 主分类号： G06F18/214
- IPC分类号： G06F18/214 ; G06Q10/04 ; G06Q50/06 ; G06N3/0985 ; G06N3/049 ; G06N3/048 ; G06N3/084
摘要：
本申请的实施例公开了一种窃电用户预测方法、装置、存储介质及电子设备，涉及电网监测技术领域，包括：将目标数据输入已训练的窃电预测模型，获得目标用户的窃电概率；窃电预测模型基于若干二维向量序列数据与一维向量数据训练获得，二维向量序列数据基于第一序列与第二序列获得，一维向量数据基于用户当前的日用电量与当前日台区线损率获得。本申请通过减少监测所需数据，直接预测每一用户的窃电概率，保证实时性的同时避免筛查导致效率降低，降低数据复杂度，使模型训练难度降低，由于训练时对当前的日用电量与线损率做出了预测，解(56)对比文件Ashraf Ullah 等.CNN and GRU basedDeep Neural Network for Electricity TheftDetection to Secure Smart Grid《.2020International Wireless Communications andMobile Computing (IWCMC)》.2020,第1598-1602页.
公开/授权文献
- CN116340765A 一种窃电用户预测方法、装置、存储介质及电子设备 公开/授权日：2023-06-27
