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龙图腾网获悉江苏华鹏智能仪表科技股份有限公司申请的专利一种面向电能表的边缘协同窃电分析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：CN121051393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511563250.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种面向电能表的边缘协同窃电分析方法是由陈万;戴文俊;高立;张腾飞;王文设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向电能表的边缘协同窃电分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向电能表的边缘协同窃电分析方法，方法中包括模型构建方法，模型构建方法的步骤中含有：S05：构建基于对比学习的去噪自编码器网络，利用用户用电量特征数据集对去噪自编码器网络进行训练，得最终的去噪自编码器网络；步骤S05包括如下步骤：对于任意输入的用户用电量特征数据的样本，分别添加两不同的随机噪声对应获取两个增强样本；以去噪自编码器作为主干构建特征提取模型提取两个增强样本对应的潜在空间低维特征和重构样本；基于重构样本构建重构损失，基于潜在空间低维特征构建对比损失。通过该方法能够很好地得到识别窃电行为的模型，实现对用户窃电特征的精确捕捉。

本发明授权一种面向电能表的边缘协同窃电分析方法在权利要求书中公布了：1.一种面向电能表的边缘协同窃电分析方法，其特征在于，方法中包括模型构建方法，模型构建方法的步骤中含有： S01：获取电能表采集的历史用户用电量数据；历史用户用电量数据中包括正常用户用电量数据和窃电用户用电量数据； S02：对用户用电量数据进行数据预处理； S03：采用滑动窗口方法计算预处理后的数据的峰度系数，获取用户用电量数据峰度成分； S04：对用户用电量数据峰度成分进行特征处理，得用户用电量特征数据集； S05：构建基于对比学习的去噪自编码器网络，利用用户用电量特征数据集对去噪自编码器网络进行训练，得到最终的去噪自编码器网络； 步骤S05包括如下步骤： S051：对于任意输入的用户用电量特征数据的样本，分别添加两不同的随机噪声对应获取两个增强样本； S052:以去噪自编码器作为主干构建特征提取模型提取两个增强样本对应的潜在空间低维特征和重构样本； S053：基于重构样本构建重构损失，基于潜在空间低维特征构建对比损失，基于重构损失与对比损失构建联合损失作为网络损失； S054:基于网络损失使用自适应Adam优化器更新特征提取模型的参数； S055：基于特征提取模型提取的潜在空间低维特征作为输入，训练用于识别用户为正常用户或窃电用户以输出窃电识别结果的逻辑回归分类器； S056：训练完毕后，得到最终的去噪自编码器网络；其中，去噪自编码器网络中包括基于去噪自编码器的特征提取模型和逻辑回归分类器。

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