[发明专利]基于电力营销数据的违规用电行为预测方法在审
| 申请号： | 201910222802.X | 申请日： | 2019-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN110288114A | 公开（公告）日： | 2019-09-27 |
| 发明（设计）人： | 方舟;裘炜浩;程清;牟黎;陈逍潇;季超;吴恺源;裴旭斌;王以良;龚康家;周后盘 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司;杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州华鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 33217 | 代理人： | 项军 |
| 地址： | 310007*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请提出了基于电力营销数据的违规用电行为预测方法，包括从电力营销数据库中获取用户用电数据，对用户用电数据进行处理，得到用户用电相关系数矩阵，对获取到的系数矩阵进行整理得到用户用电数据表；构建卷积神经网络模型；将用户用电数据表划分为训练数据集和测试参数集，基于训练数据集对卷积神经网络模型进行训练，将测试参数集导入训练后的卷积神经网络模型中进行违规用电行为预测。从电力用户最近若干个月的用电数据中提取关键信息对该用户是否正在违规用电进行预测，通过根据以往电量使用的规律来判断该用户是否违规，能够提升判定的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 违规 卷积神经网络 电力营销 用电行为 用户用电 用户用电数据 训练数据集 预测 测试参数 系数矩阵 电力用户 电量使用 关键信息 用电数据 构建 判定 数据库 申请 | ||
【主权项】：
1.基于电力营销数据的违规用电行为预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：从电力营销数据库中获取用户用电数据，对用户用电数据进行处理，得到用户用电相关系数矩阵，对获取到的系数矩阵进行整理得到用户用电数据表；构建卷积神经网络模型；将用户用电数据表划分为训练数据集和测试参数集，基于训练数据集对卷积神经网络模型进行训练，将测试参数集导入训练后的卷积神经网络模型中进行违规用电行为预测。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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