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龙图腾网获悉南昌工程学院申请的专利基于改进鲸鱼优化算法的低压台区窃电用户辨识方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115239077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210730682.6，技术领域涉及：G06Q30/018；该发明授权基于改进鲸鱼优化算法的低压台区窃电用户辨识方法是由康兵;刘传;王宗耀;周俊;许志浩;丁贵立;高永民设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进鲸鱼优化算法的低压台区窃电用户辨识方法在说明书摘要公布了：本发明属于配电技术领域，涉及一种基于改进鲸鱼优化算法的低压台区窃电用户辨识方法，包括以下步骤：计算时间段内的台区总用电量计算值；利用台区总用电量计算值和台区总用电量实测值建立目标函数；通过改进鲸鱼优化算法对目标函数进行求解；利用基于距离的异常点检测算法对求解得到的各用户电能损耗率进行分析，输出存在窃电嫌疑的用户。本发明引入动态变化收敛因子、随机位置更新系数及定向搜索行为对传统鲸鱼算法进行改进，然后利用改进鲸鱼优化算法对台区内各用户的电能损耗率进行估算，最后通过基于距离的异常点检测算法对电能损耗率异常的用户进行辨识。

本发明授权基于改进鲸鱼优化算法的低压台区窃电用户辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进鲸鱼优化算法的低压台区窃电用户辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，计算时间段内的台区总用电量计算值； 步骤2，利用台区总用电量计算值和台区总用电量实测值建立目标函数； 步骤3，通过改进鲸鱼优化算法对目标函数进行求解； 基本鲸鱼优化算法的参数A： A＝2a*r1-a4 r1为[0，1]的随机数，a为动态变化收敛因子； t为当前迭代次数，tmax为最大迭代次数； 为了充分利用猎物的位置，即最优解θ*t，提出随机位置更新系数m，如下式： θt+1＝m·θ*t-A·K|A|＜1,p0.57 θt+1＝m·θrand-A·K|A|≥1,p0.58 θt+1＝K′·ebl·cos2πl+1-m·θ*tp≥0.59 K＝|C·θrand-θt|10 K′＝|θrand-θt|11 C＝2·r212 式中，θt为当前迭代中鲸鱼个体位置，θt+1为下一次迭代中鲸鱼个体的新位置，θrand为表示随机选取鲸鱼的位置向量，m为之间的随机数，p和r2均为[0,1]之间的随机数，b为常数，l为[0,1]的随机数，b和l两者共同控制鲸鱼个体的螺旋式位置更新方式，K为移动步长，C为[0,2]之间的随机数； 提出了一种定向搜索行为，如下式： θi next＝θi+stepi＝1,2,313 为当前迭代中最差的三个鲸鱼个体向最优个体进行移动行为后的位置，θ1,θ2,θ3为当前迭代中最差的三个鲸鱼个体位置，θ*为当前迭代中最优鲸鱼个体，step为移动步长；在每次迭代后，当前最差的三个鲸鱼个体向最优个体移动一步，从而扩大了搜索范围，在算法前期提高了算法的全局搜索能力，后期提高了算法的寻优精度，降低了算法陷入局部最优的可能性；每条鲸鱼代表一组可能用户电能损耗率，最终输出的是一组满足要求的用户电能损耗率θ1，θ2，…，θn； 步骤4，利用基于距离的异常点检测算法对步骤3中得到的各用户电能损耗率进行分析，输出存在窃电嫌疑的用户。

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