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龍圖騰網獲悉國網湖南省電力有限公司;國網湖南省電力有限公司技術技能培訓中心;國家電網有限公司;長沙電力職業技術學院申請的專利基于對比預測編碼與支持向量數據的竊電用戶檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117056815B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311037031.X，技術領域涉及：G06F18/2411；該發明授權基于對比預測編碼與支持向量數據的竊電用戶檢測方法是由魏梅芳;付蕾;陽靖;黃頔;龍敏;肖陽;李睿設計研發完成，并于2023-08-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于對比預測編碼與支持向量數據的竊電用戶檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于對比預測編碼與支持向量數據的竊電用戶檢測方法，包括獲取待檢臺區下屬各用戶的單位時間用電量數據，建立單位時間下屬各用戶的單位時間用電量時間序列；針對建立的用電量時間序列數據進行預處理；采用預處理后的數據，構建對比編碼預測模型，提取臺區下屬用戶各用戶單位時間用電量時間序列中代表用戶用電行為的長期模式特征，同時構建正負樣本對；采用提取獲得的長期模式特征，訓練支持向量數據描述分類器，確定對應的超球體參數；采用確定的超球體參數，通過對比待檢用戶單位時間用電時間序列，確定竊電嫌疑用戶，進而完成竊電用戶的檢測；本發明方法的準確率提高、所需成本降低、并充分考慮用戶用電行為。

本發明授權基于對比預測編碼與支持向量數據的竊電用戶檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于對比預測編碼與支持向量數據的竊電用戶檢測方法，包括如下步驟： S1.獲取待檢臺區下屬各用戶的單位時間用電量數據，建立單位時間下屬各用戶的單位時間用電量時間序列； S2.針對步驟S1建立的用電量時間序列進行預處理； S3.采用步驟S2預處理后的數據，構建對比編碼預測模型，提取臺區下屬用戶各用戶單位時間用電量時間序列中代表用戶用電行為的長期模式特征，同時構建正負樣本對；具體包括： 采用三層一維卷積神經網絡提取用電數據的空間特征，將高維用電數據序列Xit編碼為潛在表征Zit；采用Zit及之前時刻的用電數據時序信息，通過門控遞歸循環單元層對編碼的時刻信息進行總結，生成當前時刻的狀態量矩陣Cit；采用Cit預測k時刻的潛在表征Z′it+k，t表示時間序列中的當前時刻； 采用選自同一序列Xit構建正樣本對Z′it+k和Zit+k，正樣本對共享相同的長期模式信息；采用選自不同的序列Xit和Xjt構建負樣本對Z′it+k和Zjt+k，負樣本對不共享相同的長期信息；通過上述處理構建對比學習的正負樣本對； 通過優化InfoNCE損失函數，加強正樣本對和負樣本對的辨識性；采用下述公式描述InfoNCE損失函數： 其中，xit+k表示輸入序列預測時刻k后的實際值；cit表示當前時刻t的上下文表示狀態量矩陣；E[·]表示所有輸入序列數據的損失的平均；X表示高維用電數據時間序列；xjt+k表示另一條輸入序列預測時刻k后的實際值；fkΣXfk表示對比預測編碼模型的預測值； fkxjt+k,Cit＝sint+k,Z′it+k 其中，sint+k,Z′it+k的計算按照下述公式進行； 其中，表示向量；||·||表示向量的L2范數；·表示兩個向量的點積； S4.采用步驟S3提取獲得的長期模式特征，訓練支持向量數據描述分類器，確定對應的超球體參數； S5.采用步驟S4確定的超球體參數，通過對比待檢用戶單位時間用電時間序列，確定竊電嫌疑用戶，進而完成竊電用戶的檢測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網湖南省電力有限公司;國網湖南省電力有限公司技術技能培訓中心;國家電網有限公司;長沙電力職業技術學院，其通訊地址為：410004 湖南省長沙市天心區新韶東路398號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。