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申请/专利权人：廊坊博联科技发展有限公司

摘要：本发明公开了一种智能电表用电监控方法及系统，涉及电力监控技术领域。该方法包括：收集智能电表数据库中的历史数据和当前数据，采用深度学习算法对未来一小时内的用电设备的功率进行预测，并将预测值作为预设功率；采集负载回路的电压信号和电流信号，并将电压信号和电流信号转换为数字信号；根据转换后的数字信号，计算负载功率；将负载功率与预设功率进行比较，并根据比较结果判断是否有异常用电情况，并根据异常用电情况输出相应的报警信号或控制指令。通过该方法可以有效地提高用电安全性和效率，节约用电成本，减少用电风险，利用深度学习模型进行用电预测和异常检测，生成更符合实际情况的用电方案。

主权项：1.一种智能电表用电监控方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，数据预测模块收集智能电表数据库中的历史数据和当前数据，采用深度学习算法对未来一小时内的用电设备的功率进行预测，并将预测值作为预设功率；步骤2，信号转换模块采集负载回路的电压信号和电流信号，并将电压信号和电流信号转换为数字信号；步骤3，负载功率计算模块根据转换后的数字信号，计算负载功率；步骤4，异常检测模块将负载功率与预设功率进行比较，并根据比较结果判断是否有异常用电情况，并根据异常用电情况输出相应的报警信号或控制指令；所述的步骤4具体包括：步骤41，设置异常用电情况的判断标准和阈值；步骤42，将负载功率与预设功率进行比较，得到负载功率与预设功率之间的偏差值和偏差比例；步骤43，根据判断标准和阈值以及偏差值和偏差比例，判断是否有异常用电情况；步骤44，当存在异常用电情况时，对异常用电情况的类型进行判断，所述异常用电情况的类型包括：是否有别的设备接入、是否出现故障以及用电数据是否被恶意篡改；步骤45，根据异常用电情况的类型，输出相应的报警信号或控制指令；所述的对异常用电情况的类型进行判断，具体包括：步骤441，将负载功率与预设功率之间的偏差值和偏差比例作为原始特征，并对原始特征进行归一化处理；步骤442，根据归一化后的原始特征，采用特征提取算法提取负载功率与预设功率之间的偏差方向和波动特征，作为分类特征；步骤443，根据所有的异常用电情况的类型，对历史数据进行标注，作为分类标签；步骤444，利用分类特征和分类标签训练一个分类器，并评估其准确性；步骤445，使用训练好的分类器对当前数据进行分类，得到异常用电情况的类型。

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