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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于用电趋势量化网络的异常用电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：CN116861306B 。

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：202310740549.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于用电趋势量化网络的异常用电检测方法是由王非;孟东设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用电趋势量化网络的异常用电检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于用电趋势量化网络的异常用电检测方法，属于用电行为分析技术领域。本发明的主要创新之处在于，搭建包括用电趋势信息提取层、量化网络层、归一化层以及深度时间序列分类网络的异常用电检测模型。其中，用电趋势信息提取层通过分时用电按日同比相除提取用电趋势变化信息；量化网络层可以解决分时用电按日同比相除后数据范围过大的问题，并可以消除用电行为的随机性导致的用电数据中的正常波动对异常用电检测产生的影响；归一化层的目的在于保留用电数据的时段信息；最后将量化结果与归一化处理结果合并后输入深度时间序列分类网络，并以最小化分类损失为目标，对异常用电检测模型进行训练；训练后的模型用于异常用电检测。

本发明授权一种基于用电趋势量化网络的异常用电检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于用电趋势量化网络的异常用电检测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取连续N天的用电量时序数据，并对其进行标注，作为训练样本集；其中，N为大于等于2的整数； 搭建包括用电趋势信息提取层、量化网络层、归一化层以及深度时间序列分类网络的异常用电检测模型；所述用电趋势信息提取层用于将所述训练样本集中每天的采样点数据除以N天中同时刻的采样数据，得到三维数组；所述量化网络层用于求取所述三维数组中所有数据的m个分位点，并分别计算每个数据与每个分位点的距离，得到每个数据对应的m个距离值，再通过神经网络将各距离值映射到n个量化区间，使用soft-argmax获得每个数据对应的量化结果；所述归一化层用于对训练样本集中数据进行归一化处理；其中，n为量化网络层的量化级数； 将所述量化结果与归一化处理结果合并后输入所述深度时间序列分类网络，并以最小化分类损失为目标，对所述异常用电检测模型进行训练； 其中，在获得所述三维数组的过程中，当遇到需要除以当日之后每一天中同时刻的采样数据时直接填充为1； 在所述量化网络层求取所述三维数组中所有数据的m个分位点之前，还包括：将所述三维数组中最后一行数据舍弃，并将缩减后的三维数组输入所述量化网络层。

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