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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
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN118094441A
(43)申请公布日2024.05.28
(21)申请号202410486716.0G06N3/0464(2023.01)
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