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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司砀山县供电公司;安徽乐普电子科技有限公司申请的专利基于用电大数据和智能算法模型的反窃电分析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：CN119886538B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202411926995.4，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于用电大数据和智能算法模型的反窃电分析方法及系统是由李顺;李媛媛;张旭;唐惊惊;闫旭;薛莲;李娟设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用电大数据和智能算法模型的反窃电分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于用电大数据和智能算法模型的反窃电分析方法及系统，该方法包括对于区域内的线损数据分析第一窃电分析结果；获取用户的用电数据和伴随因素数据，所述用电数据包括用电量时序数据；基于用户的用电数据和伴随因素数据，利用智能算法模型分析第二窃电分析结果；基于第一窃电分析结果和第二窃电分析结果，确定存在窃电情况；在确定存在窃电情况下，基于区域内的线损数据、用户的用电数据和伴随因素数据，分析定位窃电位置和窃电时间段。本发明先基于台区线损分析再针对台区用户分析的方式，有效提高了窃电分析效率。

本发明授权基于用电大数据和智能算法模型的反窃电分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于用电大数据和智能算法模型的反窃电分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 对于区域内的线损数据分析第一窃电分析结果； 获取用户的用电数据和伴随因素数据，所述用电数据包括用电量时序数据；所述伴随因素数据包括用户用电同时刻伴随的气象、日历、家庭属性数据； 基于用户的用电数据和伴随因素数据，利用智能算法模型分析第二窃电分析结果； 基于第一窃电分析结果和第二窃电分析结果，确定存在窃电情况； 在确定存在窃电情况下，基于区域内的线损数据、用户的用电数据和伴随因素数据，分析定位窃电位置和窃电时间段； 所述基于用户的用电数据和伴随因素数据，利用智能算法模型分析第二窃电分析结果，包括：基于全部用户的日、周、月用电量时序数据进行趋势相似性分析，将趋势相似的划分到一类，其中，用户的日用电量时序数据趋势、周用电量时序数据趋势、月用电量时序数据趋势三者均相似则将所述用户划分到一类，若三者之中存在一个的趋势不相似则不划分到一类且确定所述用户为候选窃电用户；基于未划分到类中的用户单独形成一个类，对于类中用户个数小于第一预设值的类中的用户，确定为候选窃电用户；对于候选窃电用户，获取用户的历史的用电量时序数据和历史的伴随因素时序数据；基于用户的历史的用电量时序数据和历史的伴随因素时序数据挖掘用户在伴随因素作用下用户的用电规律；基于当前时间段候选窃电用户的用电量时序数据和伴随因素时序数据，利用所述用户的用电规律，分析当前时间段候选窃电用户是否发生窃电行为； 所述趋势相似性分析，包括：计算第一用户的日用电量时序数据的中后一时刻相比前一时刻的增长率值，得到第一用户的日用电量时序增长率值序列；计算第二用户的日用电量时序数据中后一时刻相比前一时刻的增长率值，得到第二用户的日用电量时序增长率值序列；基于第一用户的日用电量时序增长率值序列和第二用户的日用电量时序增长率值序列计算同一时刻第一用户的日用电量时序增长率值和第二用户的日用电量时序增长率值的差值，获得日用电量时序数据上所有时刻对应的差值总和作为第一用户的日用电量时序数据趋势和第二用户的日用电量时序数据趋势的相似性； 所述基于用户的历史的用电量时序数据和历史的伴随因素时序数据挖掘用户在伴随因素作用下用户的用电规律，包括：基于不同用户的历史的用电量时序数据和历史的伴随因素时序数据作为第一数据集，经过神经网络模型训练，挖掘用户的在伴随因素作用下用户的用电规律，记为第一用电规律，获取表征第一用电规律的第一用电量分析模型；以表征第一用电规律的第一用电量分析模型为基础模型，基于同一用户的历史的用电量时序数据和历史的伴随因素时序数据作为第二数据集，对基础模型进行变换，挖掘同一用户在伴随因素作用下用户的用电规律，记为第二用电规律，获取表征第二用电规律的第二用电量分析模型。

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