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龙图腾网恭喜国网浙江省电力有限公司物资分公司申请的专利基于半固定集成式数据的异常用电检测方法、装置及介质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：CN119179990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411688009.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于半固定集成式数据的异常用电检测方法、装置及介质是由张莹;陈晗;李畅昊;喻琤;杨文颖;刘挺设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于半固定集成式数据的异常用电检测方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于半固定集成式数据的异常用电检测方法、装置、设备及介质，方法包括获取原始用电量数据并对其中的异常数据值进行分类，根据不同类型的异常数据集合中的数据特征模拟异常用电行为以对各异常数据集合进行扩容，使用半固定的样本生成方法将扩容后的异常数据集合与预设数量的随机正常用电数据集合进行重组得到若干个样本子集，对各样本子集进行训练并构建异常用电数据检测模型，使用异常用电数据检测模型进行异常用电检测。本发明通过数据扩容技术有效增加异常用电数据样本数量，结合半固定的样本组合与多样化机器学习集成算法，提升了模型的检测精度与泛化能力，确保了系统在面对复杂不平衡电力数据集时的准确性。

本发明授权基于半固定集成式数据的异常用电检测方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于半固定集成式数据的异常用电检测方法，其特征在于，包括：通过电力系统获取原始用电量数据，将所述原始用电量数据按照时间序列划分为训练集、验证集和测试集；根据所述训练集和所述验证集中的异常数据值的变化幅度，对所述异常数据值进行分类，得到不同类型的异常数据集合；对各所述异常数据集合中的数据进行特征提取，得到对应的各个异常特征，并根据所述异常特征模拟异常用电行为，对各个所述异常用电行为进行电力分析，基于分析结果对各所述异常数据集合进行扩容；扩容过程具体包括：提取各所述异常数据集合中的数据的用电特征，所述用电特征包括用电量、用电时间、用电频率和功率因数；根据各类型异常数据的用电特征模拟异常用电行为，并根据模拟出的异常用电行为生成若干异常用电数据，将各所述异常用电数据收入对应的所述异常数据集合，以对各所述异常数据集合进行扩容；所述分析结果为所述异常用电数据的用电模式和用电特征；使用半固定的样本生成方法将每一扩容后的所述异常数据集合与预设数量的随机正常用电数据集合进行重组，得到若干个样本子集；采用机器学习算法对各所述样本子集进行训练，得到所述各样本子集对应的若干个基学习器，根据预设定的性能指标对各所述基学习器进行筛选，将筛选后的各所述基学习器集成，以完成异常用电数据检测模型的构建；构建过程具体包括：使用采用机器学习算法对各所述样本子集进行训练，为每一个所述样本子集生成若干个基学习器；根据各所述基学习器的异常数据检测准确率筛除性能低于预设性能指标的基学习器，采用Boosting算法对各所述基学习器赋予不同异常数据类型对应的权重并集成，得到异常用电数据检测模型；使用所述异常用电数据检测模型对所述测试集数据中的异常用电数据进行检测，根据检测结果对所述异常用电数据检测模型进行优化，以优化后的所述异常用电数据检测模型进行异常用电检测。

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