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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种基于自注意力编码与GSA优化分类的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：CN120781176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511284867.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于自注意力编码与GSA优化分类的窃电检测方法是由王金健;沈晓枉;郏琨琪;李中豪;王若华;郭秉涛;杨子杰;许宁照;龚新程;黄翔云设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自注意力编码与GSA优化分类的窃电检测方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于自注意力编码与GSA优化分类的窃电检测方法，涉及异常检测技术领域，解决了现有技术中人工规则依赖性强、静态特征建模能力有限及时序依赖建模不足的技术问题。该方法通过编码模型对待测筛选矩阵进行特征提取和分类，得到特征向量；将特征向量与基准模板库中的基准向量进行差异度计算，得到特征差异度；将特征差异度进行变换处理后，与特征向量进行加权融合，得到加权特征向量；将加权特征向量输入最优分类器，得到异常结果；本申请用于窃电检测过程中，通过自注意力编码与GSA优化分类实现无硬件依赖的高精度窃电检测。

本发明授权一种基于自注意力编码与GSA优化分类的窃电检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自注意力编码与GSA优化分类的窃电检测方法，其特征在于， 获取待测用户在若干日内的电量数据；并根据电量数据构建待测时序矩阵；计算待测时序矩阵中第i行数据的变异系数并对行数据进行筛选，得到待测筛选矩阵； 通过编码模型对待测筛选矩阵进行特征提取和分类，得到特征向量；其中，所述编码模型基于自注意力机制构建和训练得到； 将特征向量与基准模板库中的基准向量进行差异度计算，得到特征差异度； 将特征差异度进行变换处理后，与特征向量进行加权融合，得到加权特征向量； 将加权特征向量输入最优分类器，得到异常结果；其中，所述最优分类器通过GSA优化分类器得到； 所述待测时序矩阵为： ； 其中，为待测用户的时序矩阵，为基准日期，为窗口长度，为滑动步长，为窗口数量，为电量数据，t为时间索引，t∈[,]； 所述编码模型的构建方式，包括： 获取若干训练用户类型在历史的电量数据，根据电量数据的时间为各用户构建时序矩阵； 计算若干时序矩阵中第i行数据的变异系数并对行数据进行筛选，得到筛选矩阵集；其中，，为时序矩阵的行数； 通过初步编码模型对筛选矩阵集中的子矩阵进行特征提取，得到训练特征向量；其中，初步编码模型基于自注意力机制构建； 根据损失函数对初步编码模型参数进行梯度优化，得到编码模型； 所述根据电量数据的时间为各用户构建时序矩阵，包括： 根据获取训练用户的电量数据的日期构建日历特征矩阵；基于用户的电量数据构建二维时序矩阵；将所述二维时序矩阵与日历特征矩阵合并，得到时序矩阵。

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