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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司瑞安市供电公司;国网浙江省电力有限公司温州供电公司申请的专利一种窃电行为识别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：CN119397463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510006951.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种窃电行为识别方法及系统是由涂林哲;郑国纯;杨桥桥;蔡秋雷;杨耀武;陈欣;林小冬设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种窃电行为识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及窃电行为识别技术领域，公开了一种窃电行为识别方法及系统，包括采集用电行为数据，并转换为频域分量；根据初始频段分界点，对频域分量进行频域分析，得到初始频域特征，并根据初始频域特征，对初始频段分界点进行调整，得到频段分界点；根据频段分界点，对频域分量进行频域分析，得到频域特征，并将频域特征整合为频域特征矩阵；将频域特征矩阵输入特征提取模型，得到卷积特征向量，并通过窃电行为检测算法对卷积特征向量进行数据处理，得到窃电概率。本发明通过动态调整频段分界点，提高了频域特征提取的精准度，通过特征提取模型提取深层次用电特征，并基于非线性处理后的特征值进行窃电概率计算，提高了窃电行为识别的精度和效率。

本发明授权一种窃电行为识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种窃电行为识别方法，其特征在于，包括： 采集待识别用户的用电行为数据，并通过快速傅里叶变换将所述用电行为数据转换为频域分量，所述用电行为数据包括在采集周期内不同时间点的电流、电压和功率； 根据预设的初始频段分界点，对所述频域分量进行频域分析，得到初始频域特征，并根据所述初始频域特征，对所述初始频段分界点进行调整，得到频段分界点； 根据所述频段分界点，对所述频域分量进行频域分析，得到频域特征，并将所述频域特征整合为频域特征矩阵，所述频域特征包括高频能量、低频能量和频谱熵； 将所述频域特征矩阵输入预设的特征提取模型，得到卷积特征向量，并通过窃电行为检测算法对所述卷积特征向量进行数据处理，得到待识别用户的窃电概率； 其中，所述根据预设的初始频段分界点，对所述频域分量进行频域分析，得到初始频域特征，并根据所述初始频域特征，对所述初始频段分界点进行调整，得到频段分界点的步骤包括： 根据预设的初始频段分界点，从所述频域分量中提取出高频能量和低频能量，并计算所述高频能量与所述低频能量之间的能量比； 根据每个频域分量的功率谱密度，计算频谱熵； 将所述能量比与能量比阈值相比较，并将所述频谱熵与频谱熵阈值相比较，根据比较结果，对所述初始频段分界点进行调整，得到频段分界点； 所述并通过窃电行为检测算法对所述卷积特征向量进行数据处理，得到待识别用户的窃电概率的步骤包括： 对所述卷积特征向量中的每个特征值进行非线性特征处理，并对处理后的特征值进行求和，得到非线性影响值； 根据处理后的特征值，计算所述卷积特征向量中各个特征对的交互值，并对所述交互值进行求和，得到非线性交互值； 根据所述非线性影响值和所述非线性交互值，计算待识别用户的窃电概率； 采用如下公式表示所述处理后的特征值： 式中，xi表示卷积特征向量中的第i个特征值，q表示衰减因子； 采用如下公式计算所述非线性影响值： 式中，n表示卷积特征向量中的特征值的总数，c表示偏置常数； 采用如下公式计算所述交互值： 式中，xj表示卷积特征向量中的第j个特征值； 采用如下公式计算所述非线性交互值： 式中，表示调节参数； 采用如下公式计算所述窃电概率： 式中，表示Sigmoid函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网浙江省电力有限公司瑞安市供电公司;国网浙江省电力有限公司温州供电公司，其通讯地址为：325200 浙江省温州市瑞安市安阳街道万松东路150号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。