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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种用电量数据检测方法、装置、设备及存储介质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：CN115186012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210859385.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种用电量数据检测方法、装置、设备及存储介质是由夏卓群;周楷鑫;周红梅;曾祥君设计研发完成，并于2022-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用电量数据检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种用电量数据检测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取正常用电量数据和异常用电量数据，并基于所述异常用电量数据利用第一模型中的生成器生成虚假异常用电量数据，得到目标训练集；所述生成器为全连接网络；利用所述目标训练集对第二模型进行训练，得到训练后的所述第二模型；其中，所述第二模型由卷积神经网络、长短期记忆网络及多头注意力机制组成；将待检测用电量数据输入训练后的所述第二模型以依次通过卷积神经网络、长短期记忆网络及多头注意力机制，得到对应的检测结果。避免由于数据不平衡导致检测模型的检测结果具有偏向性，从而提高窃电行为的检测准确度。

本发明授权一种用电量数据检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用电量数据检测方法，其特征在于，包括： 获取正常用电量数据和异常用电量数据，并基于所述异常用电量数据利用第一模型中的生成器生成虚假异常用电量数据，得到目标训练集；其中，所述目标训练集包含由所述正常用电量数据组成的第一样本数据和由所述异常用电量数据和所述虚假异常用电量数据组成的第二样本数据；所述生成器为全连接网络；其中，所述第一模型的判别器为堆叠长短期记忆网络，通过交替迭代训练所述生成器和判别器，使得所述生成器的数据分布逐渐拟合异常用电量数据的真实分布； 利用所述目标训练集对第二模型进行训练，得到训练后的所述第二模型；其中，所述第二模型由卷积神经网络、长短期记忆网络及多头注意力机制组成； 将待检测用电量数据输入训练后的所述第二模型以依次通过卷积神经网络、长短期记忆网络及多头注意力机制，得到对应的检测结果，包括：将所述待检测用电量数据的维度转化为卷积神经网络的输入维度，并利用卷积神经网络对维度转化后的所述检测用电量数据进行第一特征提取，得到初步特征序列；利用长短期记忆网络通过对所述初步特征序列进行第二特征提取，得到融合了前后信息特征的全局特征序列；利用由自注意力模型构建的多头注意力机制为所述全局特征序列重新分配权重，并将多头注意力机制中各个头的输出特征进行加权合并，得到对应的检测结果； 所述基于所述异常用电量数据利用第一模型中的生成器生成虚假异常用电量数据之前，还包括：将满足所述异常用电量数据的分布规律的噪声变量输入至所述第一模型的所述生成器得到初始虚假异常用电量数据，并将初始虚假异常用电量数据和所述异常用电量数据输入至所述第一模型的判别器；根据所述判别器的损失结果对应的权重更新情况对所述生成器的权重参数进行更新，得到最优的所述生成器和所述判别器，以利用最优的所述生成器生成所述虚假异常用电量数据。

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