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龙图腾网恭喜广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司汕头供电局申请的专利一种用电数据风险评估方法、装置、设备及存储介质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：CN115392715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202211027287.8，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种用电数据风险评估方法、装置、设备及存储介质是由纪素娜;林幕群;吴丹妍;林楷东;姚伟智;吴刘燕;蔡燕芬;李拥腾;王春雄;方宗胜设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用电数据风险评估方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用电数据风险评估方法、装置、设备及存储介质。包括：读取配电网中各用户的历史用电数据，并根据历史用电数据构建评估模型，其中，评估模型中包含第一自编码器、第二自编码器以及全连接神经网络模型；获取待测用电数据，通过评估模型对待测用电数据进行评分生成评分结果；根据评分结果确定待测用电数据的风险等级。通过历史用电数据构建评估模型，并通过预先构建的评估模型对待测用电数据进行评分，最后根据评分结果确定风险等级的方式可以准确通过评分结果确定风险等级，提高了评估的准确性，并且无需人员去现场检查，节约了人力资源的同时提高了风险评估效率。

本发明授权一种用电数据风险评估方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用电数据风险评估方法，其特征在于，包括：读取配电网中各用户的历史用电数据，并根据所述历史用电数据构建评估模型，其中，所述评估模型中包含第一自编码器、第二自编码器以及全连接神经网络模型；获取待测用电数据，通过所述评估模型对所述待测用电数据进行评分生成评分结果；根据所述评分结果确定所述待测用电数据的风险等级；其中，所述获取待测用电数据，通过所述评估模型对所述待测用电数据进行评分生成评分结果，包括：对所述待测用电数据进行预处理生成数据集；通过所述第一自编码器对所述数据集进行处理，获得数据重构误差和所述数据集的第一特征值，其中，所述第一自编码器中包含编码层和解码层；通过所述第二自编码器对所述数据集的第一特征值进行处理获得特征重构误差、第一特征值的隐藏特征值和所述数据集的第二特征值；通过所述全连接神经网络模型对所述第二特征值进行处理生成高斯分数；根据所述数据重构误差、所述特征重构误差和所述高斯分数生成所述评分结果；其中，所述通过所述第一自编码器对所述数据集进行处理，获得数据重构误差和所述数据集的第一特征值，包括：通过所述编码层对所述数据集进行特征提取得到所述数据集的第一特征值；通过所述解码层对所述数据集进行重构得到重构数据集；根据所述数据集和所述重构数据集获取所述数据重构误差；其中，所述通过所述第二自编码器对所述数据集的第一特征值进行处理获得特征重构误差、第一特征值的隐藏特征值和所述数据集的第二特征值，包括：通过所述第二自编码器对所述第一特征值进行重构得到所述数据集的重构特征值；通过所述第二自编码器对所述第一特征值进行编码得到所述第一特征值的隐藏特征值；根据所述重构特征值和所述数据集的第一特征值获取所述特征重构误差；获取所述重构特征值和所述数据集的第一特征值的欧式距离以及余弦相似度，根据所述欧式距离、所述余弦相似度和所述隐藏特征值得到所述数据集的第二特征值；其中，通过所述全连接神经网络模型对所述第二特征值进行处理生成高斯分数，包括：通过所述全连接神经网络模型对所述数据集的第二特征值采用最大期望算法EM进行计算，获取所述数据集的第二特征值所对应的归属概率；通过所述归属概率和所述数据集的第二特征值进行计算，获得所述全连接神经网络模型的分数计算关联参数；根据所述关联参数和所述数据集的第二特征值生成所述高斯分数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司汕头供电局，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区东风东路757号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。