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申请/专利权人：河北科迪新能源科技有限公司
摘要：本发明涉及窃电识别检测领域，具体是一种针对窃电行为的监测方法及系统，所述方法包括数据采集、数据预处理、用电量序列分割与窃电行为监测、动态拓扑图生成与图卷积网络处理和迭代计算，本发明采用基于动态时间翘曲距离的启发式分割方法，对用电时间序列进行分段处理，并通过DTW算法进行欧式距离计算与最优翘曲路径选择，实现对窃电行为的实时快速监测，本发明动态生成拓扑图，训练期间可更新节点间的连接，动态且快速生成邻接矩阵，使用MixHop模型提取用户用电数据中的深层时间依赖、周期模式与潜在特征，提高对窃电行为的识别准确率；所述系统包括数据采集模块、数据处理模块、窃电行为监测模块、图卷积处理模块和用户中心模块。
主权项：1.一种针对窃电行为的监测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：数据采集，采集用户的年份用电量序列Y{Y1，Y2，...，Ym}和电路损耗电量序列S{S1，S2，...，Sm}，所有用户的年份用电量序列集合定义为K{K1，K2，...，Ka}，a代表用户数量；步骤S2：数据预处理，删除缺失值超过40%的用户用电量序列，采用线性插值补充用户用电量序列数据的空白，使用三西格玛经验法对用电量序列中的异常值进行识别与处理，同时进行数据归一化，得到预处理后的用电量序列X{X1，X2，...，Xm}，三西格玛经验法所用公式如下： ；式中，为三西格玛经验法函数，代表单个样本均值，表示样本的标准差，表示用户的年份用电量序列；步骤S3：用电量序列分割与窃电行为监测，使用基于动态时间翘曲距离的启发式分割方法对用电量序列X{X1，X2，...，Xm}进行分割与欧式距离计算，根据计算结果锁定窃电嫌疑人；步骤S4：动态拓扑图生成与图卷积网络处理，使用所有用户的年份用电量序列生成动态拓扑图，使用图卷积网络对动态拓扑图进行预测分类，得到预测分类结果并对欧式距离阈值优化；步骤S5：迭代计算，重复步骤S3与步骤S4，锁定最终窃电嫌疑人。
全文数据：
权利要求：
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