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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司营销服务中心申请的专利基于时间序列的电力营销稽查场景异常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：CN116702071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310510955.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于时间序列的电力营销稽查场景异常检测方法及系统是由缪猛;吴伟将;钱旭盛;许高俊;陈可;翟千惠;俞阳;朱萌;何玮设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时间序列的电力营销稽查场景异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于时间序列的电力营销稽查场景异常检测方法，建立费用错漏收稽查模型，多用户用电数据和用电档案数据输入模型后输出多用户用电预测数据，以机器学习决策树对多用户用电预测数据进行检测生成异常分数；当异常分数大于异常阈值时用交叉熵函数计算多用户用电预测数据与用电档案数据之间的差异；差异和异常分数的加权求和值小于异常阈值则判定电力营销稽查场景中无异常；否则从多用户用电预测数据中提取单用户用电预测数据输入数据优化子模型，以机器学习决策树对单用户用电预测数据进行检测，检测到异常时模型输出异常用户对应电力营销稽查场景。解决不同电力营销稽查场景核查难题，自动更新以及预测电力营销数据且反馈电力数据异常。

本发明授权基于时间序列的电力营销稽查场景异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时间序列的电力营销稽查场景异常检测方法，其特征在于，包括： 步骤1，采集电力营销稽查场景下的多用户用电数据和用电档案数据； 步骤2，基于无监督学习方法，建立费用错漏收稽查模型； 步骤3，多用户用电数据和用电档案数据输入费用错漏收稽查模型，得到基于时间序列的多用户用电预测数据，并且以机器学习决策树为判据对多用户用电预测数据进行异常检测生成异常分数； 步骤3包括： 步骤3.1，多用户用电数据和用电档案数据输入transformer编码器中，transformer编码器通过季节性趋势分析方法建立长短期时间序列依赖模型，长短期时间序列依赖模型将多用户用电数据和用电档案数据进行比对，以用电档案数据里的时间作为时间戳，提取不同时间戳下数据完整且真实存在的多用户用电数据作为基于时间序列的多用户用电预测数据； 步骤3.2，基于时间序列的多用户用电预测数据输入异常检测编码器中，利用机器学习决策树计算各时间戳下的多用户用电历史异常数据的异常概率，以多用户用电历史异常数据和异常概率迭代训练检测编码器；训练好的检测编码器生成异常分数； 步骤4，当异常分数大于异常阈值时，利用交叉熵函数计算多用户用电预测数据与用电档案数据之间的差异； 步骤5，将差异和异常分数的加权求和值与异常阈值再进行比较，若加权求和值小于异常阈值，则判定电力营销稽查场景中无异常；否则进入步骤6； 步骤6，从多用户用电预测数据中提取单用户用电预测数据输入费用错漏收稽查模型，以机器学习决策树为判据对单用户用电预测数据进行异常检测，检测到异常时费用错漏收稽查模型输出异常用户对应的电力营销稽查场景。

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