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发明

一种基于多模态机器学习模型的窃电风险预警方法2023

2023-12-17 07:33:02 发布于四川 11
  • 申请专利号：CN202310793334.8
  • 公开（公告）日：2023-12-12
  • 公开（公告）号：CN117217513A
  • 申请人：国网上海市电力公司
摘要：本发明公开了一种基于多模态机器学习模型的窃电风险预警方法，包括如下步骤：S1，利用改进的层次聚类算法为用户打上用电标签；S2，构建窃电异常指标体系；S3，构建基于XGBOOST算法的窃电风险预警模型。本发明能够实现窃电行为的有效预警。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117217513 A (43)申请公布日 2023.12.12 (21)申请号 202310793334.8 G06N 20/00 (2019.01) (22)申请日 2023.06.30 (71)申请人 国网上海市电力公司 地址 200122 上海市浦东新区源深路1122 号 (72)发明人 徐爱蓉　黄根　孙成刚　张辉　 莫雨阳　叶晟　俞卫春　郑真　 马晔晖　黄一楠　李建宁　 (74)专利代理机构 上海兆丰知识产权代理事务 所(有限合伙) 31241 专利代理师 蒋秋红 (51)Int.Cl. G06Q 10/0635 (2023.01) G06Q 50/06 (2012.01) G06F 18/23 (2023.01) 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 (54)发明名称 一种基于多模态机器学习模型的窃电风险 预警方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于多模态机器学习模 型的窃电风险预警方法，包括如下步骤：S1，利用 改进的层次聚类算法为用户打上用电标签；S2， 构建窃电异常指标体系；S3，构建基于XGBOOST算 法的窃电风险预警模型。本发明能够实现窃电行 为的有效预警。 A 3 1 5 7 1 2 7 1 1 N C CN 117217513 A

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