(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211401471.4 (22)申请日 2022.11.09 (71)申请人 国网江苏省电力有限公司徐州供电 分公司 地址 221005 江苏省徐州市解 放北路20号 申请人 南京苏逸实业有限公司 (72)发明人 仇莹　朱晞旸　戴德嵩　曹刚　 (74)专利代理 机构 上海旭新专利代理事务所 (普通合伙) 31474 专利代理师 毛碧娟 (51)Int.Cl. H02J 13/00(2006.01) G06F 17/18(2006.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 基于人工智能的用电监测方法及系统 (57)摘要 本发明涉及电力监测技术领域， 具体公开了 一种基于 人工智能的用电监测方法及系统， 所述 方法包括获取供电中心的线路图， 根据所述线路 图确定并配置监测端； 基于所述监测端获取电力 参数， 根据所述电力参数生成用户行为表； 对所 述用户行为表进行识别， 计算行为异常值， 当所 述行为异常值达到预设的异常阈值时， 在供电中 心中定位目标区域； 根据所述目标区域调取移动 端， 基于所述移动端获取目标区域的视频信息； 对所述视频信息进行识别， 统计识别结果， 更新 供电中心维护任务。 本发 明提供了精准、 高效、 智 能、 便捷的保电服务， 为保电工作提供专业解决 方案以提升可靠性。 权利要求书2页 说明书9页 附图6页 CN 115549313 A 2022.12.30 CN 115549313 A 1.一种基于人工智能的用电监测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取供电中心的线路图， 根据所述线路图确定并配置监测端； 基于所述 监测端获取电力参数， 根据所述电力参数生成用户行为表； 对所述用户行为表进行识别， 计算行为异常值， 当所述行为异常值达到预设的异常阈 值时， 在供电中心中定位目标区域； 根据所述目标区域调取移动端， 基于所述移动端获取目标区域的视频信息； 对所述视频信息进行识别， 统计识别结果， 更新供电中心维护任务。 2.根据权利要求1所述的基于人工智能的用电监测方法， 其特征在于， 所述获取供电中 心的线路图， 根据所述线路图确定并配置监测端的步骤 包括： 获取供电中心的线路布置图， 根据各线路的功能标签确定各线路的电流走向； 统计所述电流走向和所述线路布置 图确定根节点及根节点上的子节点， 得到线路图； 所述线路图为 树状图； 基于各个子节点获取用电备案信息， 根据所述用户备案信息确定并配置监测端。 3.根据权利要求2所述的基于人工智能的用电监测方法， 其特征在于， 所述基于各个子 节点获取用电备案信息， 根据所述用户备案信息确定并配置监测端的步骤 包括： 获取各个子节点的备案用户， 向备案用户发送电量预测请求， 接收备案用户发送的含 有用电周期的预测电量； 实时获取备案用户在所述用电周期内的用电量， 根据所述用电量和预测电量计算偏差 电量； 根据时间顺序排列偏差电量， 确定备案用户的异常概 率； 根据所述用电量确定监测端， 根据所述异常概 率配置所述 监测端。 4.根据权利要求1所述的基于人工智能的用电监测方法， 其特征在于， 所述基于所述监 测端获取电力参数， 根据所述电力参数生成用户行为表的步骤 包括： 基于监测端实时获取以时间为索引的电力参数； 所述电力参数包括电流和电压； 根据所述电压和所述电流计算阻抗 值， 根据所述时间拟合所述阻抗 值， 得到阻抗曲线； 根据预设长度的时间窗滑动截取阻抗曲线， 计算平均阻抗； 基于所述平均阻抗判断各时刻阻抗值的变化幅度， 根据所述变化幅度标记突变时刻 点； 依次获取突变时刻点的电流和电压， 输入预设的判定模型， 得到用户行为表。 5.根据权利要求4所述的基于人工智能的用电监测方法， 其特征在于， 所述基于所述平 均阻抗判断各时刻阻抗 值的变化幅度， 根据所述变化幅度标记突变时刻点的步骤 包括： 读取时间窗及其平均阻抗； 读取目标时段的阻抗值， 计算阻抗值与平均阻抗的变化率； 所述目标时段为时间窗的 后一段相邻时间， 所述相邻时间的时长为时间穿的预设百分比值； 将所述变化率与预设的变化率阈值进行比对， 当所述变化率达到预设的变化率阈值 时， 标记目标时段； 基于目标时段 更新所述时间窗， 并循环执 行上述内容。 6.根据权利要求1所述的基于人工智能的用电监测方法， 其特征在于， 所述对所述用户 行为表进行识别， 计算行为异常值的步骤 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115549313 A 2遍历所述用户行为表， 更新电压最 值和电流 最值； 读取用户行为表中突变时刻点， 生成方波信号， 将所述方波信号输入训练好的方波识 别模型， 计算得到稳定值； 将所述电压最 值、 电流最值和所述稳定值输入预设的线性公式， 计算得到行为异常值。 7.根据权利要求6所述的基于人工智能的用电监测方法， 其特征在于， 所述对所述视频 信息进行识别， 统计识别结果， 更新供电中心维护任务的步骤 包括： 对所述视频信息进行去色处 理， 得到灰度视频； 计算所述灰度视频中各图像的灰度均值， 得到灰度数列； 根据所述灰度数列中的众数标记风险数值， 查询风险数值对应的图像， 作为该移动端 的识别结果； 统计所有监测端的识别结果， 向检测端发送， 接收检测端反馈的供电中心维护任务。 8.一种基于人工智能的用电监测系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 监测端配置模块， 用于获取 供电中心的线路图， 根据所述线路图确定并配置监测端； 行为表生成模块， 用于基于所述监测端获取电力参数， 根据所述电力参数生成用户行 为表； 目标区域定位模块， 用于对所述用户行为表进行识别， 计算行为异常值， 当所述行为异 常值达到预设的异常阈值时， 在供电中心中定位目标区域； 视频信息获取模块， 用于根据所述目标区域调取移动端， 基于所述移动端获取目标区 域的视频信息； 识别统计模块， 用于对所述视频信息进行识别， 统计识别结果， 更新供电中心维护任 务。 9.根据权利要求8所述的基于人工智能的用电监测系统， 其特征在于， 所述监测端配置 模块包括： 基础信息获取单元， 用于获取供电中心 的线路布置 图， 根据各线路的功能标签确定各 线路的电流走向； 线路图生成单元， 用于统计所述电流走向和所述线路布置图确定根节点及根节点上的 子节点， 得到线路图； 所述线路图为 树状图； 备案信息获取单元， 用于基于各个子节点获取用电备案信息， 根据所述用户备案信息 确定并配置监测端。 10.根据权利要求9所述的基于人工智能的用电监测系统， 其特征在于， 所述备案信息 获取单元包括： 预测子单元， 用于获取各个子节点的备案用户， 向备案用户发送电量预测请求， 接收备 案用户发送的含有用电周期的预测电量； 偏差计算子单元， 用于实时获取备案用户在所述用电周期内的用电量， 根据所述用电 量和预测电量计算偏差电量； 概率计算子单 元， 用于根据时间顺序排列偏差电量， 确定备案用户的异常概 率； 配置子单元， 用于根据所述用电量确定监测端， 根据所述异常概 率配置所述 监测端。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115549313 A 3