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申请/专利权人：国网北京市电力公司
摘要：本申请属于电力大数据技术领域，具体涉及一种基于电力大数据的用电异常识别方法、装置、设备及介质。本方法从电力大数据平台中获取用户的多模态数据和历史用电数据，并提取特征，特征重构为二维时间序列数据；利用深度学习模型提取二维时间序列数据的时空特征，作为用户用电行为特征；将多模态数据和历史用电数据进行关联分析，确定不同数据之间的关联关系，得到关联分析结果；基于用户用电行为特征和关联分析结果，构建用户画像；基于用户画像，构建用户用电仿真模型，基于用户用电仿真模型模拟用户的用电行为，得到用户用电仿真数据；基于异常用电识别模型，对比用户用电仿真数据和用户用电实际数据，得到用电异常识别结果。
主权项：1.一种基于电力大数据的用电异常识别方法，其特征在于，包括如下步骤：从电力大数据平台中获取用户的多模态数据和历史用电数据，提取所述多模态数据和历史用电数据中的特征；将提取出的特征重构为二维时间序列数据，其中，将二维时间序列数据按照时间步划分；利用预先训练好的深度学习模型提取所述二维时间序列数据的时空特征，作为用户用电行为特征；将所述多模态数据和历史用电数据进行关联分析，确定不同数据之间的关联关系，得到关联分析结果；基于所述用户用电行为特征和所述关联分析结果，构建用户画像；基于用户画像，构建用户用电仿真模型，基于所述用户用电仿真模型模拟用户的用电行为，得到用户用电仿真数据；基于预先训练好的异常用电识别模型，对比用户用电仿真数据和用户用电实际数据，得到用电异常识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网北京市电力公司 基于电力大数据的用电异常识别方法、装置、设备及介质
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