本技术公开了一种基于多模态Mamba的精确电力盗窃检测方法;S1:自适应多尺度数据预处理,采用自适应分数标准化方法和局部异常因子技术,对输入的电力时间序列数据进行去噪和归一化处理,以提高数据质量;S2:多模态Mamba特征提取层;S3:联邦学习训练层:构建安全的联邦学习框架,实现多个供电区域间的协同训练,同时引入差分隐私机制,保护模型参数和训练数据的隐私;S4:智能对抗防御层;S5:自适应分类决策系统;S6:轻量化优化策略;通过多模态Mamba模型和联邦学习框架的创新融合,实现了高效安全的协同检测;通过智能对抗系统和轻量化优化,提升了模型的鲁棒性和实用性;本发明在检测准确率、计算效率和隐私保护等方面都取得了显著提升。
背景技术
随着智能电网的快速发展,窃电行为日趋复杂化和隐蔽化,给电力企业带来巨大经济损失。现有的窃电检测方法主要依赖于单一机构的数据分析和传统的深度学习模型,这些方法在实际应用中面临着数据孤岛、计算效率低、模型泛化能力差等多个问题。同时,由于数据隐私保护的限制,多个机构之间难以进行有效的数据共享和协同分析。
目前,国内外学者对智能电网窃电检测进行了广泛研究。传统方法主要基于规则模型和统计分析,这类方法无法有效处理复杂的窃电模式。近年来,深度学习方法在该领域得到广泛应用,如卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)等。然而,这些方法在处理长序列数据时计算复杂度高,且缺乏对新型窃电模式的自适应学习能力。
因此,亟需一种能够实现多机构协同、保护数据隐私、具备自适应学习能力的智能电网窃电检测方法。
实现思路