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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种针对异常用电用户的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：CN115293257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202210922804.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种针对异常用电用户的检测方法及系统是由李坚;陈玉辉;王保录;黄琦;胡维昊;张真源;易建波;井实;李岢;任西壁设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对异常用电用户的检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种针对异常用电用户的检测方法及系统，属于异常用电检测技术领域，本发明将大数据和神经网络技术结合应用在异常用电的检测中，利用大量的历史用电数据和对应的异常率训练神经网络模型，通过训练好的神经网络模型实现了对各用电用户异常率的精准预测，能够精准定位存在异常用电的用户；而且根据异常用电用户的用电数据进行异常用电分析，清楚地了解异常用电用户的异常用电描述，可以检测出异常用电用户是否存在欠压法窃电、欠流法窃电、移相法窃电等其他高科技窃电方法。

本发明授权一种针对异常用电用户的检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种针对异常用电用户的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括： 构建训练数据集；所述训练数据集中包括若干条历史用电数据，以及历史用电数据对应的异常率；所述异常率表示历史用电数据为异常用电数据的概率； 以所述历史用电数据作为所述异常率预测模型的输入，以所述历史用电数据对应的异常率作为所述异常率预测模型的目标输出，对异常率预测模型进行训练，得到训练好的异常率预测模型； 采集目标用户任一时间段内的用电数据，输入到训练好的所述异常率预测模型中，得到所述目标用户在所述时间段的异常率； 若所述目标用户在所述时间段的异常率高于异常阈值，根据所述目标用户的用电数据进行异常用电分析，得到所述目标用户的异常用电描述；所述异常用电描述包括欠压法窃电、欠流法窃电、移相法窃电或其他窃电方法中的至少一种； 构建训练数据集，具体包括： 采集若干条常规用电数据；所述常规用电数据包括任一时间段内的用户侧电流、用户侧电压和用户侧功率； 分别对各常规用电数据进行归一化处理，并计算所述常规用电数据对应的不平衡率数据；所述不平衡率数据包括：电流不平衡率、电压不平衡率和功率不平衡率；功率不平衡率包括A相功率不平衡率、B相功率不平衡率和C相功率不平衡率； 分别将各常规用电数据和与所述常规用电数据对应的不平衡率数据共同组成一条历史用电数据； 根据预设规则对各个所述历史用电数据标记对应的异常率； 在所述采集目标用户任一时间段内的用电数据，输入到训练好的所述异常率预测模型中，得到所述目标用户在所述时间段的异常率之后，所述检测方法还包括： 获取所述目标用户所在关口的用电趋势曲线； 将所述目标用户的用电趋势曲线与所述关口的用电趋势曲线进行对比，对所述目标用户在所述时间段的异常率进行修正；若修正后的所述目标用户在所述时间段的异常率高于异常阈值，根据所述目标用户的用电数据进行异常用电分析，得到所述目标用户的异常用电描述。

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