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龙图腾网获悉国网河北省电力有限公司信息通信分公司;华北电力大学;中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司申请的专利一种防窃电识别方法、系统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：CN115983867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211386858.7，技术领域涉及：G06Q30/018；该发明授权一种防窃电识别方法、系统及存储介质是由程凯;陈连栋;张磊;申培培;刘咸通;辛晓鹏;赵林丛;高丽芳;刘子洲;刘玮;张玮;关志涛;王晓辉设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种防窃电识别方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种防窃电识别方法、系统及存储介质。该方法包括：横向联邦学习代理终端建立跨电力公司的防窃电识别初始模型；横向联邦学习代理终端将防窃电识别初始模型拆分成若干个模型片段，分别由各电力公司对应的电力终端进行训练和加密后进行整合，各电力终端对整合后的目标模型解密，得到防窃电识别目标模型；各电力终端获取用户实际数据，并将实际数据输入防窃电识别目标模型中进行防窃电识别，得到防窃电识别结果。本发明能够在保护各电力公司用户的隐私和信息安全的前提下，解决当前防窃电技术中面临的标签数据不足、识别精度不高的问题，提高防窃电识别精度。

本发明授权一种防窃电识别方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种防窃电识别方法，其特征在于，包括： 横向联邦学习代理终端建立跨电力公司的防窃电识别初始模型； 所述横向联邦学习代理终端将所述防窃电识别初始模型拆分成若干个模型片段，分别由各电力公司对应的电力终端进行训练和加密后进行整合，各电力终端对整合后的目标模型解密，得到防窃电识别目标模型； 所述各电力终端获取用户实际数据，并将所述实际数据输入所述防窃电识别目标模型中进行防窃电识别，得到防窃电识别结果； 所述横向联邦学习代理终端将所述防窃电识别初始模型拆分成若干个模型片段，分别由各电力公司对应的电力终端进行训练和加密后进行整合，各电力终端对整合后的目标模型解密，得到防窃电识别目标模型，包括： S1：横向联邦学习代理终端将所述防窃电识别初始模型拆分成若干个模型片段分别发送给各电力公司对应的电力终端； S2：各电力终端对当前模型片段进行训练，得到模型中间参数，并对所述模型中间参数进行加密，将得到的加密数据发送给所述横向联邦学习代理终端；其中，横向联邦学习代理终端不掌握加密算法；对所述模型中间参数进行加密，包括： 根据生成公钥； 其中，s表示私钥，表示公钥，表示多项式模数，表示第一公钥，表示第二公钥，a表示一个在密文空间内随机生成的多项式，表示噪声，q表示第一系统模数； 根据得到加密数据； 其中，c表示所述加密数据，表示第一加密数据，表示第二加密数据，t表示第二系统模数，m表示所述模型中间参数，u表示掩码，、分别表示噪声； S3：所述横向联邦学习代理终端将接收到的各电力终端发送的加密数据汇总，得到第一参数，并将所述第一参数分别下发给各电力终端； S4：各电力终端对收到的所述第一参数进行解密，并采用解密数据更新对应的模型片段，得到新的模型片段，将所述新的模型片段作为当前模型片段，跳转到步骤S2执行，直至训练结束，得到目标模型片段；其中，横向联邦学习代理终端不对接收到的加密数据进行解密；所述各电力终端对收到的所述第一参数进行解密，包括： 根据对收到的所述第一参数进行解密，得到解密后的第一参数； 其中，表示第一参数，表示第一参数的第一项，表示第一参数的第二项，表示所述解密后的第一参数； 对所述解密后的第一参数消去噪声项，得到解密数据； S5：各电力终端将所述目标模型片段加密后发送给所述横向联邦学习代理终端； S6：所述横向联邦学习代理终端将接收到的各电力终端发送的目标模型片段进行整合，得到第一目标模型，将所述第一目标模型下发给所述各电力终端； S7：各电力终端对接收到的所述第一目标模型解密，得到所述防窃电识别目标模型。

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北省电力有限公司信息通信分公司;华北电力大学;中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司，其通讯地址为：050026 河北省石家庄市裕华区富强大街10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”。

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