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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司申请的专利一种即时反窃电检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115757468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211483433.8，技术领域涉及：G06F16/242；该发明授权一种即时反窃电检测方法是由徐欢;杨秋勇;陈彬;冯歆尧;彭泽武;苏华权;梁盈威设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种即时反窃电检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种即时反窃电检测方法，属于电网相关技术领域，该方法，包括以下步骤：步骤1：分别在电能电量采集的业务数据库中设计实现决策树，步骤2：选择电能电量采集业务数据库的用户用电数据相关特征及用户实际信用评级作为模型训练数据集；步骤3：组合法模型训练步骤4：组合法模型预测，步骤5：组合法预测结果选举，步骤6：递进法模型预测，步骤7：将上述组合法与递进法得到的预测结果，对大于等于系统设定的预警信用等级用户组合去重后，发给业务系统，进行预警检测，该方法方法快速、准确、方便，是一种可以在实践中推广与精进的创新途径。

本发明授权一种即时反窃电检测方法在权利要求书中公布了：1.一种即时反窃电检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：分别在电能电量采集的业务数据库中设计实现决策树、CNN神经网络、LSTM三种机器学习算法，以数据库自定义函数UDF的形式保留，分别计为UDF_DT，UDF_CNN，UDF_LSTM； 步骤2：选择电能电量采集业务数据库的用户用电数据相关特征及用户实际信用评级作为模型训练数据集； 步骤3：组合法模型训练，基于实时与历史用电数据集进行模型训练； 步骤4：组合法模型预测：以SQL语句，根据时段，利用三个训练模型对需要预测的用户特征进行预测，分别得到用户预测窃电概率； 步骤5：组合法预测结果选举：对各个时段每个被预测用电用户的结果进行选举，即各时段被预测用户的概率中，以落在信用等级0，1，2，3对应概率区间段最多的等级，作为该用户的组合法预测信用等级； 步骤6：递进法模型预测：对步骤3中得到的模型，首先用M_DT对需要预测的用户特征进行预测，然后根据P_DT，选择生成一个新的在预设定概率值Gate_DT以上的用户特征集，然后采用模型M_CNN对D_FeatureTraining_DT进行递进预测，然后根据P_CNN_DT，选择生成一个新的在预设定概率值Gate_CNN以上的用户特征集，然后采用模型M_LSTM对进行递进预测，再利用P_DT_CNN_LSTM，以0，1，2，3值在0，1区间对应得到D_FeatureTraining_DT_CNN相关用户的递进法预测信用等级，其中，M_DT为决策树模型，P_DT为M_DT模型输出的窃电概率，Gate_DT为决策树概率阈值，M_CNN为基于CNN算法训练的模型、P_CNN_DT为M_CNN对D_FeatureTraining_DT数据集的预测结果，表示窃电概率、Gate_CNN为预设的概率阈值、M_LSTM为基于LSTM算法训练的模型、P_DT_CNN_LSTM为M_LSTM对D_FeatureTraining_DT_CNN数据集的预测结果、D_FeatureTraining_DT为模型识别出的高风险用户数据、D_FeatureTraining_DT_CNN为筛选后的高风险用户数据； 步骤7：将上述组合法与递进法得到的预测结果，对大于等于系统设定的预警信用等级用户组合去重后，发给业务系统，进行预警检测。

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