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龙图腾网获悉广东电力交易中心有限责任公司申请的专利一种基于行为模式分析的用户安全特征识别方法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：CN120804894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511271200.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于行为模式分析的用户安全特征识别方法是由林细君;黄康乾;刘珍珍;黄靖茵;胡鑫;李小勇;韩东岐;袁开国;高雅丽设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于行为模式分析的用户安全特征识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于行为模式分析的用户安全特征识别方法，以解决现有技术识别电力用户用电安全特征不精准、鲁棒性不足的问题。该方法先对原始用电时间序列数据做预处理与分割；接着构建基于专家混合架构的自监督学习模型，此架构整合五种神经网络构建专家模型，通过门控网络动态分配专家权重，经自监督训练输出用电模式深度嵌入向量；再用聚类算法对嵌入向量聚类，结合肘部法与轮廓系数法确定最优聚类数，生成用户画像并进行可视化与特征分析；最后依据用户画像数据，对输入的待识别用户数据进行交易行为模式识别，输出安全特征识别结果。本发明能全面、精准识别用户用电安全特征，适用于智能电网安全监测等场景。

本发明授权一种基于行为模式分析的用户安全特征识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于行为模式分析的用户安全特征识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对原始电力交易时间序列数据进行预处理与分割； S2：构建基于MoE架构的自监督学习模型，并用该模型进行自监督学习，得到深度嵌入向量； S2中的专家网络包括多层感知机、长短期记忆网络、时间卷积网络、变换器和曼巴，每种专家网络分别对应捕捉时间序列的静态非线性特征、长期依赖关系、局部多尺度模式、全局依赖关系及长序列高效建模特征； S2中的门控网络工作机制为：对输入时间序列片段进行特征提取后，通过线性层和Softmax函数输出专家网络的权重分布，采用Top-K机制选择权重最高的K个专家网络参与计算，最终嵌入向量为选中专家输出的加权和： ， 其中是第j个专家为输入提取的嵌入；，即j属于按数值记中前k个最大的值；是门控网络为第j个专家为输入分配的权重； S3：采用聚类算法对S2得到的深度嵌入向量进行无监督聚类； S4：对每个聚类的用户画像进行可视化与特征分析； S5：依据用户画像数据对输入的用户数据进行安全特征识别； S5中的行为模式分析，包括： S51：输入预处理与深度特征提取； S52：安全特征画像概率匹配： 使用训练好的Bi-LSTM-CNN-Attention网络接收新的嵌入向量，并输出一个维度为K的概率分布向量，其中表示输入的用户行为片段属于第k个安全特征画像即第k个聚类所代表的典型行为模式的置信度概率，且； S53：安全特征判定与输出： 根据S53得到的概率分布向量P选择概率值最高的那个安全画像类别作为该输入的用户行为片段的最终安全特征识别结果。

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