基于注意力网络改进卷积神经网络的窃电行为检测方法

摘要

本发明提供一种基于注意力网络改进卷积神经网络的窃电行为检测方法，包括以下步骤：S1：对用户用电量的原始数据进行预处理；S2：将预处理后的数据建立包含用电量趋势下降指标、线损指标及告警类指标的窃电评价指标体系；S3：将窃电评价指标体系采用注意力网络改进卷积神经网络模型进行训练，以此判断用户是否疑似窃电。本发明通过建立窃电评价指标体系，提取电量趋势下降指标、线损指标以及与其窃电相关的终端报警类指标特征，可减少输入数据维度，更明显表征窃电行为规律；在卷积神经网络模型基础上引入了SKNets自适应注意力机制，使模型聚焦特征表达中更有效的特征通道、并抑制无效的特征通道，提升了模型的检测准确度。