摘要
本发明公开了一种异常用电检测方法及系统包括:获取目标电力用户的第一用电数据,并对第一用电数据进行第一预处理,得到第二用电数据;根据第二用电数据,结合第一特征提取模型获取第一时序耦合特征;对第一时序耦合特征进行第二预处理,得到第三用电数据;将第三用电数据输入第一用电检测模型进行异常用电检测。利用用电数据进行负荷子序列划分,使得输入特征更具代表性,提升了模型对复杂用电模式的适应能力。通过特征选择框架进行用户行为特征的降维,减少了冗余信息,提高了模型的运行效率,降低了计算成本。级联森林网络的应用,使得检测过程更加稳健,能够处理更多的非线性关系,从而降低误报率和漏报率。
技术关键词
耦合特征
特征提取模型
注意力
时序
卷积模块
特征选择
数据获取模块
解码模块
多层感知机
负荷
误差函数
序列
处理器
计算机设备
电力
框架
可读存储介质
存储器
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电流
多维特征向量
动态时间规划
频率
特征提取算法
场景语义分割
网络
人体关键点
注意力机制
高效多尺度
智能停车楼
动态监管方法
融合特征
激光雷达点云数据
轨迹模型
评估管理系统
文本特征向量
评估管理方法
项目
分析模块