安极能新能源发展有限公司虞海获国家专利权
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龙图腾网获悉安极能新能源发展有限公司申请的专利基于数据分析的智能电表异常用电检测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:CN120262702B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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:202510749530.4,技术领域涉及:H02J13/00;该发明授权基于数据分析的智能电表异常用电检测方法及系统是由虞海设计研发完成,并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于数据分析的智能电表异常用电检测方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了基于数据分析的智能电表异常用电检测方法及系统,属于用电异常检测技术领域,其方法具体包括:根据智能电表获取用户的历史用电数据,并对获取的用户历史用电数据进行预处理,提取预处理后的用户历史用电数据的特征,对提取的特征进行三层聚类分析,分析用户的历史用电行为,根据用户的历史用电行为,识别显著偏离正常用电模式的异常行为,通过反馈机制自适应调整模型参数,对智能电表的异常用电进行实时监测,本发明能够自适应用户的用电模式变化,动态阈值调整可以根据用户的用电行为变化进行自适应调节,从而实现更精准的异常检测。
本发明授权基于数据分析的智能电表异常用电检测方法及系统在权利要求书中公布了:1.基于数据分析的智能电表异常用电检测方法,其特征在于,包括以下具体步骤: 根据智能电表获取用户的历史用电数据,并对获取的用户历史用电数据进行预处理; 提取预处理后的用户历史用电数据的特征,包括时间序列特征、外部环境特征和复合特征; 对提取的特征进行三层聚类分析,分析用户的历史用电行为; 根据用户的历史用电行为,识别显著偏离正常用电模式的异常行为; 通过反馈机制自适应调整模型参数,对智能电表的异常用电进行实时监测; 所述对提取的特征进行三层聚类分析,分析用户的历史用电行为,包括: 对构建的特征矩阵T进行三层聚类分析,包括第一层聚类分析、第二层聚类分析和第三层聚类分析,在第一层聚类中,通过最大化似然函数迭代优化聚类参数,对特征矩阵T进行分组和概率划分,得到特征矩阵T的分组pXt; 在第二层聚类中,对特征矩阵T的分组pXt进行层次聚类,构建分层模型,计算特征矩阵T的分组中第i类聚类和第j类聚类之间的距离dij; 在第三层聚类中,使用时间衰减因子,优化第一层聚类和第二层聚类的结果,设定优化的目标函数,具体公式为: , 其中,表示第三层聚类的目标函数值,C表示聚类中心数,Xp表示特征矩阵T的分组中第p类聚类,cq表示第q个聚类中心,表示特征矩阵T的分组中第p类聚类Xp对于第q个聚类中心cq的隶属度,表示模糊因子,表示特征矩阵T的分组中第p类聚类Xp对于第q个聚类中心cq的欧氏距离平方,表示时间衰减因子,K表示聚类数; 根据三层聚类分析结果,得到用户的用电行为; 所述根据用户的历史用电行为,识别显著偏离正常用电模式的异常行为,包括: 获取用户的智能电表实时数据,设定对用户的智能电表实时数据预处理后的实时数据特征向量为X; 计算用户的智能电表实时数据预处理后的实时数据特征向量X到聚类中心的距离,具体公式为: , 其中,表示用户的智能电表实时数据预处理后的实时数据特征向量X到聚类中心的距离,zz表示向量的转置,表示第k类的聚类中心; 判断用户的智能电表实时数据属于正常用电模式的可能性,计算用户的智能电表实时数据预处理后的实时数据特征向量X在各聚类分布下的概率密度值; 根据所有聚类的概率密度结果,计算总的异常分数SX,具体公式为: , 其中,SX表示总的异常分数,即用户的智能电表实时数据预处理后的实时数据特征向量X偏离正常模式的程度,log表示对数函数,πk表示混合系数; 设定距离阈值为和异常分数的初始阈值为,当前时间窗口的异常分数阈值根据历史检测数据的异常分布和当前聚类中心的稳定性进行自适应更新,得到当前时间窗口的异常分数阈值,具体公式为: , 其中,表示当前时间窗口的异常分数阈值,表示当前时间窗口前一时刻的异常分数阈值,表示更新步长,表示当前时间窗口的异常分数标准差; 根据用户的智能电表实时数据预处理后的实时数据特征向量X到聚类中心的距离和总的异常分数SX,判断用户的用电行为是否异常,当>或SX>时,分析实时用电数据变化与历史用电行为之间的因果关系,判断当前用电变化是否由正常因素导致,同时,基于时间序列预测模型,预测未来指定时间段内的用电趋势,若实际实时数据与预测趋势偏差超过设定阈值,判定当前用户的智能电表实时数据为异常用电行为,否则判定为正常用电行为。
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