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申请/专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：本发明属于智能电网窃电检测隐私保护技术领域，更具体地，涉及一种基于相对熵优化的双重隐私保护电力盗窃检测方法。本方法包括：边缘服务器对本地用电数据进行分配转换得到最终转换数据；检测服务器建立检测模型，利用集成学习训练检测模型；边缘服务器将基于得到的最终转换数据上传到检测服务器，检测模型提取最终转换数据的中间特征输出到边缘服务器；边缘服务器构建后处理神经网络，通过检测模型返回的中间特征判断信息为积极或消极，确定是否发生窃电行为。本发明解决了现有技术中缺乏对用电量数据隐私性和检测模型的同步关注、在推理阶段缺乏对隐私的关注和推理效率较低和传输存储成本较高等问题。
主权项：1.一种基于相对熵优化的双重隐私保护电力盗窃检测方法，其特征在于，包括：S1、边缘服务器ES对本地用电数据进行分配转换得到最终转换数据x′；S2、检测服务器DS建立检测模型，利用集成学习训练检测模型；所述检测模型包括头层模块和后层模块，头层模块用于检测，后层模块用于提取数据的中间特征，用于发送给边缘服务器ES；S3、边缘服务器ES将基于所述S1得到的最终转换数据x′上传到检测服务器DS，检测模型提取最终转换数据x′的中间特征输出到边缘服务器ES；S4、边缘服务器ES构建后处理神经网络，通过检测模型返回的中间特征判断信息为积极或消极，确定是否发生窃电行为。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 齐鲁工业大学(山东省科学院) 一种基于相对熵优化的双重隐私保护电力盗窃检测方法
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