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龙图腾网获悉南方电网科学研究院有限责任公司申请的专利电力负荷数据伪造检测方法、装置、存储介质及相关设备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：CN118690270B 。

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：202410699182.X，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权电力负荷数据伪造检测方法、装置、存储介质及相关设备是由李富盛;钱斌;罗奕;张帆;林伟斌;王宗义设计研发完成，并于2024-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力负荷数据伪造检测方法、装置、存储介质及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供的电力负荷数据伪造检测方法、装置、存储介质及相关设备，在检测电力负荷数据时，可以先将电力负荷数据转换为待检测图像，并确定目标数据检测模型，该模型包括多目标预测子模型和多目标优化子模型，其中，多目标预测子模型用于预测多个伪造类型中每一伪造类型对应的伪造概率，而多目标优化子模型用于对各个伪造概率进行概率平均值最大化；因此，将待检测图像输入至目标数据检测模型后，可以得到目标数据检测模型输出的预测伪造结果。本申请搭建的目标数据检测模型，可以在检测过程中利用时序层面上的特征叠加来提高电力场景的适配度，以及利用预测得到的预测伪造结果来进行概率分析，使其更具有科学性，进而提高实际应用价值。

本发明授权电力负荷数据伪造检测方法、装置、存储介质及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种电力负荷数据伪造检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测的电力负荷数据，并对所述电力负荷数据进行信息编码，生成待检测图像； 确定目标数据检测模型，所述目标数据检测模型是由多目标预测子模型和多目标优化子模型构成的，所述多目标预测子模型用于预测多个伪造类型中每一伪造类型对应的伪造概率，所述多目标优化子模型用于对各个伪造概率进行概率平均值最大化； 将所述待检测图像输入至所述目标数据检测模型中，得到所述目标数据检测模型输出的与所述电力负荷数据对应的预测伪造结果； 其中，所述目标数据检测模型还包括真伪判别网络； 所述将所述待检测图像输入至所述目标数据检测模型中，得到所述目标数据检测模型输出的与所述电力负荷数据对应的预测伪造结果，包括： 将所述待检测图像输入至所述多目标预测子模型中，以预测所述待检测图像属于每一个伪造类型的概率值，得到所述多目标预测子模型输出的预测概率结果； 利用所述多目标优化子模型对所述预测概率结果进行概率平均值最大化，得到最终概率结果； 通过所述真伪判别网络对所述最终概率结果进行真伪判别，生成与所述电力负荷数据对应的预测伪造结果； 所述多目标预测子模型包括数据形式转换网络、特征分解网络和特征转时序网络； 所述将所述待检测图像输入至所述多目标预测子模型中，以预测所述待检测图像属于每一个伪造类型的概率值，得到所述多目标预测子模型输出的预测概率结果，包括： 采用所述数据形式转换网络对所述待检测图像进行数据伪造，得到所述待检测图像在每一伪造类型上对应的伪造数据； 利用所述特征分解网络对所述待检测图像和各个伪造数据进行特征分解，得到所述待检测图像和每一伪造数据对应的图像特征数据，并通过所述数据形式转换网络将各个图像特征数据转换为时序特征数据； 利用所述特征转时序网络对各个时序特征数据进行交叉叠加，得到多个时序叠加数据，并基于各个时序叠加数据确定所述待检测图像属于每一个伪造类型的概率值，形成所述多目标预测子模型输出的预测概率结果。

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