基于区块链的用户窃电行为检测方法.pdf
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基于区块链的用户窃电行为检测方法.pdf
本发明公开了一种基于区块链的用户窃电行为检测方法,其包括以下步骤,(1)获取用户唯一的身份验证信息,并获取用户的用电量以及用户的用电负载量数据;(2)将步骤(1)获取的数据和用户用电警告值进行对比,若超过所述警告值,则为异常用电,发出警告;(3)将步骤(2)未超过所述警告值的数据传入到诊断系统进行分析,若诊断出疑似窃电行为则告警;(4)提取步骤(2)异常用电的特征数据留证以及提取步骤(3)中疑似窃电行为的特征数据留证。本发明可实现自动检测窃电行为。
基于LightGBM的用户侧窃电行为检测.docx
基于LightGBM的用户侧窃电行为检测基于LightGBM的用户侧窃电行为检测摘要:随着电力行业的发展,电费偷窃成为一种普遍的问题,严重影响了电力公司的经济利益。因此,开发一种有效的用户侧窃电行为检测方法具有重要意义。本论文基于LightGBM算法,提出了一种基于机器学习的用户侧窃电行为检测模型。通过对用户的用电行为进行特征提取,提高了模型的准确性和泛化能力。实验结果表明,该模型在用户侧窃电行为检测方面具有较高的准确性和鲁棒性,可以有效应对电费偷窃问题。1.引言电费偷窃是指用户利用各种方法非法窃取电力公
一种基于联盟链和联邦学习的用户窃电行为检测方法及系统.pdf
本发明公开了一种基于联盟链和联邦学习的用户窃电行为检测方法及系统模型,检测方法包括顺序相接的如下步骤:1)节点注册;2)训练初始化;3)密钥分发;4)本地训练:被选中的参与方下载全局模型并通过本地优化策略迭代,加密后将密文发送给代理节点;5)模型聚合:满足门限阈值的代理节点集群联合恢复出解密密钥,并调用智能合约执行两阶段聚合,结果共识后上链;6)全局模型更新:全局迭代满足条件之后,全局训练结束,窃电检测模型更新;7)窃电行为检测。本发明既可以获得具有超越本地单独训练的性能的模型,又可以兼顾本地数据的隐私性
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基于用户行为的窃电嫌疑分析基于用户行为的窃电嫌疑分析随着电力的普及和电子设备的广泛使用,电力盗窃问题也日益严重。电力盗窃不仅会给供电公司带来损失,还可能造成电网的不稳定和安全隐患。因此,研究和分析基于用户行为的窃电嫌疑成为了一个重要的课题。本论文将从用户行为的角度,探讨基于用户行为的窃电嫌疑分析的相关技术和方法。第一部分:引言介绍电力盗窃问题的背景和现状,以及电力盗窃对供电公司和电力系统的影响。同时提出基于用户行为的窃电嫌疑分析的重要性和必要性。第二部分:基于用户行为的窃电嫌疑分析方法2.1数据采集和处理
基于区块链的用户身份认证方法及装置.pdf
本发明公开了一种基于区块链的用户身份认证方法及装置,涉及区块链技术领域,该方法包括:根据接收的目标用户的身份认证请求,对目标用户进行人脸识别验证;向目标用户发出用于请示是否邀请社会关系人员进行辅助身份认证的请示信息;基于目标用户的身份信息,从区块链中获取目标用户的预设社会关系人员;向每一目标用户的预设社会关系人员,发出携带有辅助身份认证请求的请求信息;接收每一目标用户的预设社会关系人员对上述请求信息的反馈信息;在超过预设数量的反馈信息表示目标用户为用户本人时,确认目标用户的身份认证请求通过。本发明可提高中