一种基于可插拔式反窃电模型的用电异常用户监控方法

    公开(公告)号:CN112835940A

    公开(公告)日:2021-05-25

    申请号:CN202011635668.5

    申请日:2020-12-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于可插拔式反窃电模型的用电异常用户监控方法,涉及用电异常监控领域。目前,反窃电模型利用率低,且不能适配多种窃电特征和多种用电行业。本技术方案包括以下步骤:模型容器将模型以标准化形式打包,放置于各服务器内,并在反窃电监控模块中设置服务器地址;对不同模型进行容器化管理,并支持各类模型安装运行;模型数据输入侧支持多种数据格式,模型容器通过WebService接口调用、监控模型运行,并通过WebService接口反馈模型状态和执行结果,实现模型容器化管理;对于符合规范的反窃电模型,实现模型可插拔功能,减少因地区数据情况差异导致的高耦合性,提高了模型的利用率,使模型的部署使用的变的方便快捷。

    一种反窃电稽查监控方法及系统
    28.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113239087A

    公开(公告)日:2021-08-10

    申请号:CN202110367202.X

    申请日:2021-04-06

    Abstract: 本发明公开了一种反窃电稽查监控方法及系统,包括:获取用户用电历史数据,并对所述用户用电历史数据进行预处理,以获取用户用电处理数据;基于不同类型的窃电手段确定异常事件行为记录表,并根据所述异常行为记录表和用户用电处理数据确定用户的特征数据;构建基于随机森林算法的反窃电稽查监控机器学习模型,并利用所述用户的特征数据进行模型训练和优化,以确定最终的反窃电稽查监控机器学习模型;利用所述最终的反窃电稽查监控机器学习模型对用户的用电数据进行判断,以对所述用户的窃电行为进行监控。本发明能够为现场检查人员提供有效数据依据,提高效率,极大减少一线员工的工作量,大幅降低运营成本,能够为电力企业挽回巨大的经济损失。

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