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龙图腾网获悉国网河南省电力公司商丘供电公司;重庆大学申请的专利海量标签数据生成方法、平台、窃电识别方法及系统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：CN114818482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210387551.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权海量标签数据生成方法、平台、窃电识别方法及系统是由申磊;崔灿;李明;蔡卫锋;杨素梅;许明;张楠;王磊;薛本山;朱曼曼;楚中锋;祖向阳;蔡文昌;卢素红;刘新政;李奇;徐姝辛;李俨洲;李宜桂设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本海量标签数据生成方法、平台、窃电识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种海量标签数据生成方法、平台、窃电识别方法及系统，包括获取用户的第一用电数据，并利用所述第一用电数据对一预先建立的控制模型进行训练，提取与所述第一用电数据对应的用电行为特征；搭建用电模拟平台，并将所述第一用电数据及其对应的用电行为特征输入用电模拟平台，对所述用电模拟平台中的负载进行控制，放大并输出模拟用电数据；在所述用电模拟平台的输出端施加至少一种窃电手段对模拟用电数据的计量进行干扰，输出经窃电手段干扰后的第二用电数据；提取所述第二用电数据的数据特征，将所述数据特征与对应的窃电手段进行关联，得到若干标签数据，以为实现窃电甄别以及负荷预测研究提供数据支撑。

本发明授权海量标签数据生成方法、平台、窃电识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种海量标签数据生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取用户的第一用电数据，并利用所述第一用电数据对一预先建立的控制模型进行训练，提取与所述第一用电数据对应的用电行为特征；其中，本步骤包括以下子步骤： S101：获取用户的第一用电数据，其中，所述第一用电数据包括现有的历史用电数据和基于所述历史用电数据产生的随机用电数据； S102：将所述第一用电数据划分为训练数据集和测试数据集，并将所述训练数据集输入一预先建立好的控制模型中对所述控制模型进行迭代训练，优化模型参数，得到训练好的控制模型； S103：将所述测试数据集作为第一用电数据输入训练好的控制模型中，提取与所述第一用电数据对应的用电行为特征； S2：搭建用电模拟平台，并将所述第一用电数据及其对应的用电行为特征输入用电模拟平台，对所述用电模拟平台中的负载进行控制，放大并输出模拟用电数据； S3：在所述用电模拟平台的输出端施加至少一种窃电手段对模拟用电数据的计量进行干扰，输出经窃电手段干扰后的第二用电数据； S4：提取所述第二用电数据的数据特征，将所述数据特征与对应的窃电手段进行关联，得到若干标签数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网河南省电力公司商丘供电公司;重庆大学，其通讯地址为：476002 河南省商丘市文化中路142号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。