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龙图腾网获悉南京能瑞自动化设备股份有限公司申请的专利一种智能电表的偷电检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：CN121114566B 。

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：202511666892.3，技术领域涉及：G01R22/06；该发明授权一种智能电表的偷电检测方法及系统是由杨健标;仲敢;原茂荣;郭平;陈佳琪;钮肇文设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能电表的偷电检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及智能电表技术领域，尤其涉及一种智能电表的偷电检测方法及系统，用于提高偷电检测的准确度。主要方案为：获取目标智能电表当前的电表数据以及历史的电表数据，根据当前的电表数据以及历史的电表数据计算电气异常分值、磁场干扰分值、行为模式分值、线损异常分值；根据电气异常分值、磁场干扰分值、行为模式分值、线损异常分值确定目标智能电表的偷电行为检测结果；若偷电行为检测结果为疑似偷电行为，则目标智能电表向集中器发送偷电行为验证请求信息，使得集中器根据目标智能电表所在区域其他智能电表的电表数据计算偷电行为检测分值；根据偷电行为检测分值验证疑似偷电行为是否存在偷电行为。

本发明授权一种智能电表的偷电检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能电表的偷电检测方法，其特征在于，所述方法应用于智能电表的偷电检测系统中的智能电表，所述智能电表与所述智能电表的偷电检测系统中的集中器连接，所述方法包括： 获取目标智能电表当前的电表数据以及历史的电表数据，所述电表数据包括电表电气参数、电表用电数据、霍尔磁传感器数据、电表状态数据； 根据所述目标智能电表当前的电表数据以及历史的电表数据确定数据特征向量，并将所述数据特征向量输入到用电异常预测模型得到用电异常预测结果；所述用电异常预测模型为根据电表样本数据以及对应的用电标签训练的神经网络模型； 若所述用电异常预测结果为用电正常的概率低于预置概率值，则根据所述当前的电表数据以及所述历史的电表数据计算电气异常分值、磁场干扰分值、行为模式分值、线损异常分值； 根据所述电气异常分值、所述磁场干扰分值、所述行为模式分值、所述线损异常分值确定所述目标智能电表的偷电行为检测结果； 若所述偷电行为检测结果为疑似偷电行为，则所述目标智能电表向集中器发送偷电行为验证请求信息，使得所述集中器根据所述目标智能电表所在区域其他智能电表的电表数据计算偷电行为检测分值； 根据所述偷电行为检测分值验证所述疑似偷电行为是否存在偷电行为。

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