【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力检测，尤其涉及一种基于深井网络的窃电用户识别系统。
技术介绍
1、电力检测
专注于识别和防止非法用电行为，确保电力资源的合理分配与使用，保护电网的经济利益，并维持供电系统的稳定性。随着电网的智能化和数据科技的发展，该领域已经引入了复杂的数据分析、模式识别和人工智能技术，比如机器学习和深度学习，来提高识别窃电行为的准确性和效率。这些技术可以分析用户消费行为，识别出不寻常的模式或异常波动，从而有效地检测窃电行为。
2、其中，窃电用户识别系统是一种技术系统，旨在通过监测和分析电力消费数据来识别非法用电行为。这些系统的目的是减少非法用电对电网运行和电力公司经济的影响，确保公平计费，促进资源的合理使用，以及避免由于窃电造成的设备损坏和安全隐患。通过及时发现并处理窃电行为，这些系统有助于提高电网的整体效率和可靠性，同时保障所有用户的利益。
3、传统系统在以下方面存在不足。用电行为模型构建中缺乏高效算法，导致模型准确度和可靠性不足。时间序列分析上未能充分利用季节性和趋势信息，缺乏有效捕捉和分析方法。深层次特征探测和异常模式识别技术手段落后，难以准确识别和分类异常模式。在新数据适应性和动态阈值调整方面也显示出不足，缺乏灵活性和时效性。地理空间风险分析中未能有效结合深度学习和gis技术，窃电风险区域的识别和分析不够准确。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于深井网络的窃电用户识别系统。
2、为了实现
3、所述用电行为建模模块基于电量消耗数据，采用循环神经网络或长短期记忆网络进行用电行为分析，并提取用电模式，生成用户用电行为模型；
4、所述时间序列分析模块基于用户用电行为模型，采用季节性分解和趋势分析方法，进行用电数据的时间序列分析，并提取周期性和趋势信息，生成时间序列特征；
5、所述深度特征探测模块基于时间序列特征，采用自编码器和卷积神经网络，探测电力消费数据中的深层次特征，并提取关键信息，生成深度特征向量；
6、所述异常模式识别模块基于深度特征向量，采用支持向量机和k-均值聚类，识别电力消耗中的异常模式，并进行分类，生成异常模式分类结果；
7、所述增量行为更新模块基于新接收的用电数据，采用在线学习和增量学习算法，动态更新用户行为模型和异常模式，生成更新的行为和异常模式；
8、所述动态阈值自适应模块基于更新的行为和异常模式，采用贝叶斯优化和遗传算法，动态调整异常检测阈值，适应用电行为的变化，生成自适应阈值参数；
9、所述正则化网络优化模块基于异常模式分类结果，采用弹性网络正则化和稀疏自编码，对神经网络进行优化，提高模型在处理异常模式时的准确性和鲁棒性，生成优化的网络模型；
10、所述地理空间风险分析模块基于更新的行为和异常模式以及地理信息，采用深度学习和gis技术，进行窃电风险区域的空间分析，生成地理空间风险分析图。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述用户用电行为模型包括用电周期模式、消费趋势和行为分类，所述时间序列特征包括季节性组件、趋势组件和周期性指标，所述深度特征向量包括能量消耗模式、异常指标和隐含行为特征，所述异常模式分类结果包括异常类别、异常程度和潜在窃电信号，所述更新的行为和异常模式包括新的消费模式、更新的异常指标和行为变化，所述自适应阈值参数包括动态上下限、状态监测指标和调整频率，所述优化的网络模型具体为包括调整后的网络层结构、参数设置和正则化系数，所述地理空间风险分析图具体为包括风险等级区域、潜在窃电位置和风险分布图。
12、作为本专利技术的进一步方案，所述用电行为建模模块包括行为模式建立子模块、长短期依赖分析子模块、用户用电分类子模块；
13、所述行为模式建立子模块基于电量消耗数据，采用机器学习算法对时间序列进行特征分析，建立行为模式，并通过数据挖掘技术优化模式识别过程，生成用电行为模式库；
14、所述长短期依赖分析子模块基于用电行为模式库，采用长短期记忆网络对模式中的依赖关系进行深入分析，细化行为模式，并通过状态更新策略增强模型的时间依赖捕捉能力，生成用电依赖关系图；
15、所述用户用电分类子模块基于用电依赖关系图，采用分类算法进行用户行为特征分析，细分用户类别，并通过模式识别技术对用户进行分类，生成用户用电分类模型；
16、所述机器学习算法具体为循环神经网络和长短期记忆网络，所述长短期记忆网络包括门控制机制、记忆单元和状态更新策略，所述分类算法包括支持向量机和决策树。
17、作为本专利技术的进一步方案，所述时间序列分析模块包括季节性分解子模块、趋势预测子模块、周期性检测子模块；
18、所述季节性分解子模块基于用户用电分类模型，采用季节性分解方法对用电数据进行周期性分析，分离出季节性成分，并通过时间序列分析技术提取周期性波动，生成季节性用电特征；
19、所述趋势预测子模块基于季节性用电特征，采用趋势分析方法对用电数据进行长期趋势预测，细化趋势识别，并通过统计分析方法进行未来用电趋势的预测和分析，生成用电趋势预测报告；
20、所述周期性检测子模块基于用电趋势预测报告，采用周期性检测方法对用电数据进行周期规律分析，识别周期性特征，并通过谱分析技术检测周期性模式，生成周期性用电分析结果；
21、所述季节性分解方法包括经典分解和stl分解，所述趋势分析方法包括移动平均和指数平滑，所述周期性检测方法包括自相关分析和谱分析。
22、作为本专利技术的进一步方案，所述深度特征探测模块包括特征学习子模块、特征优化子模块、深度特征提取子模块；
23、所述特征学习子模块基于时间序列特征，采用自编码器进行特征编码和解码，优化特征空间表示，并进行非线性特征提取，以探测和重构电力消费数据中的基础特征结构，生成初级特征表示；
24、所述特征优化子模块基于初级特征表示，采用卷积神经网络进行特征层次分析和优化，加强特征的区分度，并进行深层特征提炼，以精细化关键信息表达，生成优化特征表示；
25、所述深度特征提取子模块基于优化特征表示，采用深度学习策略进行深层特征探测，进行特征筛选和优化，并进行深度特征综合分析，最终生成深度特征向量；
26、所述自编码器包括编解码结构、激活函数选择，以及损失函数优化，所述卷积神经网络包括层级特征抽取、激活函数应用，以及网络优化策略，所述深度学习策略包括深度网络结构优化、特征选择算法应用，以及多层次特征融合技术。
27、作为本专利技术的进一步方案，所述异常模式识别模块包括模式分类子模块、异常聚类子模块、识别报告生成子模本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于深井网络的窃电用户识别系统，其特征在于：所述系统包括用电行为建模模块、时间序列分析模块、深度特征探测模块、异常模式识别模块、增量行为更新模块、动态阈值自适应模块、正则化网络优化模块、地理空间风险分析模块；
2.根据权利要求1所述的基于深井网络的窃电用户识别系统，其特征在于：所述用户用电行为模型包括用电周期模式、消费趋势和行为分类，所述时间序列特征包括季节性组件、趋势组件和周期性指标，所述深度特征向量包括能量消耗模式、异常指标和隐含行为特征，所述异常模式分类结果包括异常类别、异常程度和潜在窃电信号，所述更新的行为和异常模式包括新的消费模式、更新的异常指标和行为变化，所述自适应阈值参数包括动态上下限、状态监测指标和调整频率，所述优化的网络模型具体为包括调整后的网络层结构、参数设置和正则化系数，所述地理空间风险分析图具体为包括风险等级区域、潜在窃电位置和风险分布图。
3.根据权利要求1所述的基于深井网络的窃电用户识别系统，其特征在于：所述用电行为建模模块包括行为模式建立子模块、长短期依赖分析子模块、用户用电分类子模块；
4.根据权利要求1
5.根据权利要求1所述的基于深井网络的窃电用户识别系统，其特征在于：所述深度特征探测模块包括特征学习子模块、特征优化子模块、深度特征提取子模块；
6.根据权利要求1所述的基于深井网络的窃电用户识别系统，其特征在于：所述异常模式识别模块包括模式分类子模块、异常聚类子模块、识别报告生成子模块；
7.根据权利要求1所述的基于深井网络的窃电用户识别系统，其特征在于：所述增量行为更新模块包括在线学习子模块、模型更新子模块、行为适应子模块；
8.根据权利要求1所述的基于深井网络的窃电用户识别系统，其特征在于：所述动态阈值自适应模块包括阈值计算子模块、状态监测子模块、阈值调整子模块；
9.根据权利要求1所述的基于深井网络的窃电用户识别系统，其特征在于：所述正则化网络优化模块包括网络结构调整子模块、参数优化子模块、正则化应用子模块；
10.根据权利要求1所述的基于深井网络的窃电用户识别系统，其特征在于：所述地理空间风险分析模块包括风险空间定位子模块、地理数据分析子模块、风险评估子模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于深井网络的窃电用户识别系统，其特征在于：所述系统包括用电行为建模模块、时间序列分析模块、深度特征探测模块、异常模式识别模块、增量行为更新模块、动态阈值自适应模块、正则化网络优化模块、地理空间风险分析模块；
2.根据权利要求1所述的基于深井网络的窃电用户识别系统，其特征在于：所述用户用电行为模型包括用电周期模式、消费趋势和行为分类，所述时间序列特征包括季节性组件、趋势组件和周期性指标，所述深度特征向量包括能量消耗模式、异常指标和隐含行为特征，所述异常模式分类结果包括异常类别、异常程度和潜在窃电信号，所述更新的行为和异常模式包括新的消费模式、更新的异常指标和行为变化，所述自适应阈值参数包括动态上下限、状态监测指标和调整频率，所述优化的网络模型具体为包括调整后的网络层结构、参数设置和正则化系数，所述地理空间风险分析图具体为包括风险等级区域、潜在窃电位置和风险分布图。
3.根据权利要求1所述的基于深井网络的窃电用户识别系统，其特征在于：所述用电行为建模模块包括行为模式建立子模块、长短期依赖分析子模块、用户用电分类子模块；
4.根据权利要求1所述的基于深井网络的窃电用户识别系统，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：詹吉勇，张坤慧，孟涛，史峰，张艳霞，彭根基，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司禹城市供电公司，
类型：发明
国别省市：
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