一种多类型用户用电异常行为识别方法、系统及电子设备

本发明属于电子信息技术领域，涉及一种多类型用户用电异常行为识别方法、系统及电子设备；该方法包括：根据不同类型用户间存在用电行为的差异性，同一类型用户在用电行为的时空关联性，统计分析用户用电数据，得到表征多类型用户用电行为的特征指标，利用极限梯度提升树算对上述特征指标进行约简，形成最优数据集；根据不同用户用电行为间空间关联性，以及同一用户用电行为的时间关联性，建立基于图卷积神经网络的用户用电行为初步识别模型，利用贝叶斯优化图卷积神经网络参数，得到优化后的用户用电行为识别模型，实现用户用电行为的快速、准确识别，解决了现有方法由于不同类型用户用电行为之间高差异性，在识别时面临识别精度低的问题。