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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司技术技能培训中心;国家电网有限公司;长沙电力职业技术学院申请的专利基于对比预测编码与支持向量数据的窃电用户检测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：CN117056815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202311037031.X，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于对比预测编码与支持向量数据的窃电用户检测方法是由魏梅芳;付蕾;阳靖;黄頔;龙敏;肖阳;李睿设计研发完成，并于2023-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对比预测编码与支持向量数据的窃电用户检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对比预测编码与支持向量数据的窃电用户检测方法，包括获取待检台区下属各用户的单位时间用电量数据，建立单位时间下属各用户的单位时间用电量时间序列；针对建立的用电量时间序列数据进行预处理；采用预处理后的数据，构建对比编码预测模型，提取台区下属用户各用户单位时间用电量时间序列中代表用户用电行为的长期模式特征，同时构建正负样本对；采用提取获得的长期模式特征，训练支持向量数据描述分类器，确定对应的超球体参数；采用确定的超球体参数，通过对比待检用户单位时间用电时间序列，确定窃电嫌疑用户，进而完成窃电用户的检测；本发明方法的准确率提高、所需成本降低、并充分考虑用户用电行为。

本发明授权基于对比预测编码与支持向量数据的窃电用户检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比预测编码与支持向量数据的窃电用户检测方法，包括如下步骤： S1.获取待检台区下属各用户的单位时间用电量数据，建立单位时间下属各用户的单位时间用电量时间序列； S2.针对步骤S1建立的用电量时间序列进行预处理； S3.采用步骤S2预处理后的数据，构建对比编码预测模型，提取台区下属用户各用户单位时间用电量时间序列中代表用户用电行为的长期模式特征，同时构建正负样本对；具体包括： 采用三层一维卷积神经网络提取用电数据的空间特征，将高维用电数据序列Xit编码为潜在表征Zit；采用Zit及之前时刻的用电数据时序信息，通过门控递归循环单元层对编码的时刻信息进行总结，生成当前时刻的状态量矩阵Cit；采用Cit预测k时刻的潜在表征Z′it+k，t表示时间序列中的当前时刻； 采用选自同一序列Xit构建正样本对Z′it+k和Zit+k，正样本对共享相同的长期模式信息；采用选自不同的序列Xit和Xjt构建负样本对Z′it+k和Zjt+k，负样本对不共享相同的长期信息；通过上述处理构建对比学习的正负样本对； 通过优化InfoNCE损失函数，加强正样本对和负样本对的辨识性；采用下述公式描述InfoNCE损失函数： 其中，xit+k表示输入序列预测时刻k后的实际值；cit表示当前时刻t的上下文表示状态量矩阵；E[·]表示所有输入序列数据的损失的平均；X表示高维用电数据时间序列；xjt+k表示另一条输入序列预测时刻k后的实际值；fkΣXfk表示对比预测编码模型的预测值； fkxjt+k,Cit＝sint+k,Z′it+k 其中，sint+k,Z′it+k的计算按照下述公式进行； 其中，表示向量；||·||表示向量的L2范数；·表示两个向量的点积； S4.采用步骤S3提取获得的长期模式特征，训练支持向量数据描述分类器，确定对应的超球体参数； S5.采用步骤S4确定的超球体参数，通过对比待检用户单位时间用电时间序列，确定窃电嫌疑用户，进而完成窃电用户的检测。

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湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司技术技能培训中心;国家电网有限公司;长沙电力职业技术学院，其通讯地址为：410004 湖南省长沙市天心区新韶东路398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”。