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龍圖騰網(wǎng)獲悉安極能新能源發(fā)展有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利基于數(shù)據(jù)分析的智能電表異常用電檢測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120262702B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510749530.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02J13/00；該發(fā)明授權(quán)基于數(shù)據(jù)分析的智能電表異常用電檢測(cè)方法及系統(tǒng)是由虞海設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-06向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于數(shù)據(jù)分析的智能電表異常用電檢測(cè)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了基于數(shù)據(jù)分析的智能電表異常用電檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于用電異常檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，其方法具體包括：根據(jù)智能電表獲取用戶(hù)的歷史用電數(shù)據(jù)，并對(duì)獲取的用戶(hù)歷史用電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取預(yù)處理后的用戶(hù)歷史用電數(shù)據(jù)的特征，對(duì)提取的特征進(jìn)行三層聚類(lèi)分析，分析用戶(hù)的歷史用電行為，根據(jù)用戶(hù)的歷史用電行為，識(shí)別顯著偏離正常用電模式的異常行為，通過(guò)反饋機(jī)制自適應(yīng)調(diào)整模型參數(shù)，對(duì)智能電表的異常用電進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，本發(fā)明能夠自適應(yīng)用戶(hù)的用電模式變化，動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整可以根據(jù)用戶(hù)的用電行為變化進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的異常檢測(cè)。

本發(fā)明授權(quán)基于數(shù)據(jù)分析的智能電表異常用電檢測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于數(shù)據(jù)分析的智能電表異常用電檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下具體步驟： 根據(jù)智能電表獲取用戶(hù)的歷史用電數(shù)據(jù)，并對(duì)獲取的用戶(hù)歷史用電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理； 提取預(yù)處理后的用戶(hù)歷史用電數(shù)據(jù)的特征，包括時(shí)間序列特征、外部環(huán)境特征和復(fù)合特征； 對(duì)提取的特征進(jìn)行三層聚類(lèi)分析，分析用戶(hù)的歷史用電行為； 根據(jù)用戶(hù)的歷史用電行為，識(shí)別顯著偏離正常用電模式的異常行為； 通過(guò)反饋機(jī)制自適應(yīng)調(diào)整模型參數(shù)，對(duì)智能電表的異常用電進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)； 所述對(duì)提取的特征進(jìn)行三層聚類(lèi)分析，分析用戶(hù)的歷史用電行為，包括： 對(duì)構(gòu)建的特征矩陣T進(jìn)行三層聚類(lèi)分析，包括第一層聚類(lèi)分析、第二層聚類(lèi)分析和第三層聚類(lèi)分析，在第一層聚類(lèi)中，通過(guò)最大化似然函數(shù)迭代優(yōu)化聚類(lèi)參數(shù)，對(duì)特征矩陣T進(jìn)行分組和概率劃分，得到特征矩陣T的分組pXt； 在第二層聚類(lèi)中，對(duì)特征矩陣T的分組pXt進(jìn)行層次聚類(lèi)，構(gòu)建分層模型，計(jì)算特征矩陣T的分組中第i類(lèi)聚類(lèi)和第j類(lèi)聚類(lèi)之間的距離dij； 在第三層聚類(lèi)中，使用時(shí)間衰減因子，優(yōu)化第一層聚類(lèi)和第二層聚類(lèi)的結(jié)果，設(shè)定優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，具體公式為： ， 其中，表示第三層聚類(lèi)的目標(biāo)函數(shù)值，C表示聚類(lèi)中心數(shù)，Xp表示特征矩陣T的分組中第p類(lèi)聚類(lèi)，cq表示第q個(gè)聚類(lèi)中心，表示特征矩陣T的分組中第p類(lèi)聚類(lèi)Xp對(duì)于第q個(gè)聚類(lèi)中心cq的隸屬度，表示模糊因子，表示特征矩陣T的分組中第p類(lèi)聚類(lèi)Xp對(duì)于第q個(gè)聚類(lèi)中心cq的歐氏距離平方，表示時(shí)間衰減因子，K表示聚類(lèi)數(shù)； 根據(jù)三層聚類(lèi)分析結(jié)果，得到用戶(hù)的用電行為； 所述根據(jù)用戶(hù)的歷史用電行為，識(shí)別顯著偏離正常用電模式的異常行為，包括： 獲取用戶(hù)的智能電表實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，設(shè)定對(duì)用戶(hù)的智能電表實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)處理后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)特征向量為X； 計(jì)算用戶(hù)的智能電表實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)處理后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)特征向量X到聚類(lèi)中心的距離，具體公式為： ， 其中，表示用戶(hù)的智能電表實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)處理后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)特征向量X到聚類(lèi)中心的距離，zz表示向量的轉(zhuǎn)置，表示第k類(lèi)的聚類(lèi)中心； 判斷用戶(hù)的智能電表實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)屬于正常用電模式的可能性，計(jì)算用戶(hù)的智能電表實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)處理后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)特征向量X在各聚類(lèi)分布下的概率密度值； 根據(jù)所有聚類(lèi)的概率密度結(jié)果，計(jì)算總的異常分?jǐn)?shù)SX，具體公式為： ， 其中，SX表示總的異常分?jǐn)?shù)，即用戶(hù)的智能電表實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)處理后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)特征向量X偏離正常模式的程度，log表示對(duì)數(shù)函數(shù)，πk表示混合系數(shù)； 設(shè)定距離閾值為和異常分?jǐn)?shù)的初始閾值為，當(dāng)前時(shí)間窗口的異常分?jǐn)?shù)閾值根據(jù)歷史檢測(cè)數(shù)據(jù)的異常分布和當(dāng)前聚類(lèi)中心的穩(wěn)定性進(jìn)行自適應(yīng)更新，得到當(dāng)前時(shí)間窗口的異常分?jǐn)?shù)閾值，具體公式為： ， 其中，表示當(dāng)前時(shí)間窗口的異常分?jǐn)?shù)閾值，表示當(dāng)前時(shí)間窗口前一時(shí)刻的異常分?jǐn)?shù)閾值，表示更新步長(zhǎng)，表示當(dāng)前時(shí)間窗口的異常分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)差； 根據(jù)用戶(hù)的智能電表實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)處理后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)特征向量X到聚類(lèi)中心的距離和總的異常分?jǐn)?shù)SX，判斷用戶(hù)的用電行為是否異常，當(dāng)＞或SX＞時(shí)，分析實(shí)時(shí)用電數(shù)據(jù)變化與歷史用電行為之間的因果關(guān)系，判斷當(dāng)前用電變化是否由正常因素導(dǎo)致，同時(shí)，基于時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來(lái)指定時(shí)間段內(nèi)的用電趨勢(shì)，若實(shí)際實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)趨勢(shì)偏差超過(guò)設(shè)定閾值，判定當(dāng)前用戶(hù)的智能電表實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為異常用電行為，否則判定為正常用電行為。

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