技术特征：1.一种适用于新能源配网的异常用电行为检测方法，其特征在于：具体步骤如下：
2.如权利要求1所述的一种适用于新能源配网的异常用电行为检测方法，其特征在于：
3.如权利要求2所述的一种适用于新能源配网的异常用电行为检测方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的一种适用于新能源配网的异常用电行为检测方法，其特征在于：
5.如权利要求1所述的一种适用于新能源配网的异常用电行为检测方法，其特征在于：
6.如权利要求4所述的一种适用于新能源配网的异常用电行为检测方法，其特征在于：
技术总结本发明公开了一种适用于新能源配网的异常用电行为检测方法，基于用户台区历史数据，进行特征提取得到用电可疑行为筛选网络样本集；按照训练集中数据的耦合度分别构建三层深度学习筛选网络，并基于样本集完成可疑行为筛选网络训练；将历史异常数据作为伪警识别的样本集，建立异常伪警识别模型；用电采集系统中的数据经过特征提取后输入可疑行为筛选网络，当输出异常状态值超过阈值将该用户数据传输至异常伪警识别模型；异常伪警识别模型根据用电数据特征，识别该用户用电可疑行为是否存在异常伪警，若为是则将该用户列入监视名单；针对监视名单内的用户再次执行，若输出异常状态值仍超过阈值则判定该用户存在用电异常行为。
技术研发人员：李琪林,彭军,廖开吉,方建全,李平
受保护的技术使用者：国网四川省电力公司营销服务中心
技术研发日：技术公布日：2024/1/22