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龙图腾网获悉国电和风风电开发有限公司申请的专利一种热力用户异常行为监测方法及系统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：CN115423015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211053172.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种热力用户异常行为监测方法及系统是由李民;步兵;于洁;黄浩嘉;安洋;高云峰;王丽平;宋兴恩设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种热力用户异常行为监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种热力用户异常行为监测方法及系统。该方法包括：获取影响热力用户耗热量的影响因素，并筛选影响因素，确定特征向量；将特征向量进行预处理，生成预处理后的特征向量；将预处理后的特征向量划分为训练集、测试集以及预测集；利用训练集构建变异预测学习机预测模型；将测试集输入至变异预测学习机预测模型，输出最优输入层权重和最优隐含层阈值；将预测集、最优输入层权重以及最优隐含层阈值输入至变异预测学习机预测模型，确定热力用户耗热量的预测值；获取热力用户耗热量的实际值，并根据热力用户耗热量的预测值与热力用户耗热量的实际值之间的偏差，确定热力用户的当前运行状态。本发明能够有效提高预测精度，提高监测的准确度。

本发明授权一种热力用户异常行为监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种热力用户异常行为监测方法，其特征在于，包括： 获取影响热力用户耗热量的影响因素，并筛选所述影响因素，确定特征向量；所述影响因素包括气候影响因素以及时间影响因素；所述气候影响因素包括当日最高温度、当日最低温度、当前温度、当日平均风速、相对湿度以及当日日照时间；所述时间影响因素包括月份以及日期类型； 将所述特征向量进行预处理，生成预处理后的特征向量； 将所述预处理后的特征向量划分为训练集、测试集以及预测集； 利用所述训练集构建变异预测学习机预测模型； 将所述测试集输入至所述变异预测学习机预测模型，输出最优输入层权重和最优隐含层阈值，具体包括： 将所述测试集输入至所述变异预测学习机预测模型，并将个体输入层权重和隐含层阈值的所处区域作为最佳区域； 在所述最佳区域内第一次位置更新，并锁定当前位置，具体包括： 利用公式在所述最佳区域内第一次位置更新，并锁定当前位置；其中，Zn,i为当前个体更新后的最新位置；η为[1.5,2]内的常数；Pl为混沌算子；Zb为先前最佳位置所处区域；Zm为当前种群的平均位置；Zi为当前个体更新前的位置，t为时间； 围绕锁定的当前位置进行不断搜索，进行第二次位置更新，锁定第二次更新锁定后的位置； 向所述第二次更新锁定后的位置不断移动进行位置更新，直到移动到目标位置； 当迭代次数达到迭代次数设定值或适应度达到适应度设定，输出最优输入层权重和最优隐含层阈值； 将所述预测集、所述最优输入层权重以及所述最优隐含层阈值输入至所述变异预测学习机预测模型，确定热力用户耗热量的预测值； 获取热力用户耗热量的实际值，并根据所述热力用户耗热量的预测值与所述热力用户耗热量的实际值之间的偏差，确定热力用户的当前运行状态；所述当前运行状态包括正常运行状态以及异常运行状态。

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