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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利基于GNN的充电桩用电异常行为识别方法及系统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：CN119848750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510337823.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于GNN的充电桩用电异常行为识别方法及系统是由陈小毅;马建楷;刘皓峰;田一帆;严笑语;戴媛媛;王琦;吴立君;张智晶设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GNN的充电桩用电异常行为识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GNN的充电桩用电异常行为识别方法及系统。方法包括：获取用户的充电桩历史用电数据及用户信息；基于充电桩历史用电数据及用户信息构建用电图；使用训练好的GNN模型对用电图进行特征提取，以获得高维特征；将高维特征与历史时间序列用电数据进行结合，以形成第一输入序列，基于第一输入序列对双向长短期记忆网络进行训练优化；获取用户的充电桩实时用电数据；基于充电桩实时用电数据得到第二输入序列；将第二输入序列输入至训练优化好的双向长短期记忆网络中对用户的充电桩用电行为进行异常检测，以得到用户的充电桩用电异常行为类型。本发明可以实现对充电桩用电行为的准确识别和异常检测，提高了异常识别的准确性。

本发明授权基于GNN的充电桩用电异常行为识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于GNN的充电桩用电异常行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取用户的充电桩历史用电数据及用户信息；所述充电桩历史用电数据包括多个用户的充电桩历史用电数据，所述获取的用户信息包括多个与充电桩对应的用户信息；用户信息包括：用户ID、用户的其它充电式代步工具的数量、用户的其它充电式代步工具的类型及用户的房产信息； 基于所述充电桩历史用电数据及用户信息构建用电图，包括：将每个用户作为一个节点；获取相邻所述用户之间的相似度；于相似度大于预设阈值的相邻用户之间建立边，以得到初始用电图；对所述初始用电图中各所述节点的特征进行标准化处理，并对所述边进行稀疏化处理，以得到所述用电图； 使用训练好的GNN模型对所述用电图进行特征提取，以获得高维特征； 基于所述用电图得到历史时间序列用电数据； 将所述高维特征与所述历史时间序列用电数据进行结合，以形成第一输入序列，基于所述第一输入序列对双向长短期记忆网络进行训练优化； 获取用户的充电桩实时用电数据； 基于所述充电桩实时用电数据得到第二输入序列； 将所述第二输入序列输入至训练优化好的所述双向长短期记忆网络中对所述用户的充电桩用电行为进行异常检测，以得到所述用户的充电桩用电异常行为类型，所述用户的充电桩用电异常行为类型包括：充电桩无问题、多车充电、充电桩改生活用电、充电桩改商业用电、充电桩疑似窃电。

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