摘要
本申请公开了一种电力用户电价异常识别方法、装置以及电子设备,涉及电力大数据分析与智能检测技术领域,其中方法包括:获取各电力用户的用电数据;对各所述用电数据进行预处理,得到各所述电力用户之间的时空关联得分;基于所述用电数据、各所述时空关联得分以及外部环境影响因素采用改进对抗生成网络进行对抗样本生成,得到对抗性窃电样本数据;采用多模态可信度联合判定方法对所述对抗性窃电样本数据进行异常识别,得到电力用户电价异常识别结果。本申请的方法可以提高电力用户电价异常识别的准确率,降低电力用户电价异常识别的误报率。
技术关键词
对抗性
异常识别方法
支持向量回归模型
一维卷积神经网络
样本
时域特征
梯度提升机
判定方法
频域特征
电力大数据分析
多模态
数据修复方法
异常事件
多尺度
智能检测技术
编码方法
短时傅里叶变换
注意力
系统为您推荐了相关专利信息
运动姿态识别方法
样本
生物医学信号处理
代表
标签
35kV开关柜
超参数
贝叶斯算法
历史运行数据
高压开关柜
命名实体识别方法
命名实体识别系统
大语言模型
定义
文本
不确定性量化方法
损失函数设计
场景
匈牙利算法
表征方法