买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广州市趋势信息技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的充电桩异常用电行为识别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：CN120654098B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510813166.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于深度学习的充电桩异常用电行为识别方法是由汪振俊设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的充电桩异常用电行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能电力系统和深度学习技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的充电桩异常用电行为识别方法。内容包括：引入动态时间关联建模，对用电时序数据进行分析，得到时间动态特征；基于用电时序数据，捕捉不同充电桩之间的空间关系和相互影响，得到空间关联特征；对时间动态特征和空间关联特征进行融合，生成多尺度融合后的时空特征；基于多尺度融合后的时空特征，进行非线性映射与分类，判定异常类型。解决了传统的充电桩异常用电行为识别方法主要依赖于简单的规则判断，无法处理复杂的时空依赖关系，容易出现误报或漏报现象；大多忽视了充电桩之间的空间关联，无法有效利用多个充电桩的协同信息进行异常检测，异常检测精度低的问题。

本发明授权一种基于深度学习的充电桩异常用电行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的充电桩异常用电行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取充电桩的用电数据并以时间序列的形式记录，生成用电时序数据；引入动态时间关联建模，对用电时序数据进行变换卷积操作，提取时序特征，基于时序特征，通过加权和的形式，结合时间衰减项，得到时间动态特征；时间动态特征的具体计算公式为： 其中，表示当前时间点的时间动态特征；是时间序列的长度；表示历史时间点对当前时间点的影响强度；是时间衰减项；是历史时间点的关联权重系数；是历史时间点的索引；是当前时间点；是历史时间点的时间衰减系数；是通过变换卷积操作从历史时间点的充电桩的用电数据中提取到的时序特征，是卷积核权重；是时间点的偏置项； 基于用电时序数据，引入空间关联建模，通过空间卷积操作，从用电时序数据中提取空间特征，基于空间特征，引入空间权重系数，结合时空联合权重项，捕捉不同充电桩之间的空间关系和相互影响，得到空间关联特征；空间关联特征的具体计算公式为： 其中，表示第个充电桩的空间关联特征；是充电桩的数量；为第个充电桩与第个充电桩之间的空间权重系数；是时空联合权重项；是时间权重系数，表示在考虑第个充电桩和第个充电桩的空间关系时，每个时间点的重要性；为空间关联的衰减系数，反映第个充电桩对第个充电桩的影响程度；为通过空间卷积操作在历史时间点从第个充电桩的用电数据中提取的空间特征，是卷积核权重；为第个充电桩的空间偏置项； S2、通过时空尺度变换模型，引入不同尺度角度，在每个尺度下，引入变换矩阵，对时间动态特征和空间关联特征进行加权融合，得到时空特征，将所有尺度的时空特征通过线性变换后进行加权融合，生成多尺度融合后的时空特征；基于多尺度融合后的时空特征，进行非线性映射与分类，得到多维概率向量；基于多维概率向量，判定异常类型，识别充电桩异常用电行为。

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广州市趋势信息技术有限公司，其通讯地址为：510000 广东省广州市天河区中山大道西91号5层501房(仅限办公)；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。