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龙图腾网获悉国网吉林省电力有限公司经济技术研究院申请的专利一种基于大数据的电力数据分析模型的快速构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120196904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510670075.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于大数据的电力数据分析模型的快速构建方法是由陈沛光;董吉哲;刘元琦;王梓蘅;郑丹辰;王泽华;王雨薇;田子豪;张圆美;丁一涵;郝思马设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的电力数据分析模型的快速构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及模型构建技术领域，具体为一种基于大数据的电力数据分析模型的快速构建方法，包括以下步骤：基于变电站的电压、电流和功率数据，对电压幅值、频率偏移和相角误差进行监测，检测数据完整性，移除异常的数据节点信息，得到电力数据处理结果。本发明中，通过增强数据完整性的验证和关键特征的准确提取，优化了电力需求的预测精度，结合数据回溯和哈希比对，确保了数据的可靠性，通过对电力负荷特征和设备运行参数的深入分析，提高了数据输入的质量，进而优化了电力系统行为的解析，通过动态调整电力输入数据的权重以匹配实际使用趋势，增强了数据分析模型的应用灵活性和实时响应能力，从而优化了资源分配和发电效率方面。

本发明授权一种基于大数据的电力数据分析模型的快速构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的电力数据分析模型的快速构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于变电站的电压、电流和功率数据，对电压幅值、频率偏移和相角误差进行监测，检测数据完整性，移除异常的数据节点信息，得到电力数据处理结果； S2：依据所述电力数据处理结果，收集电力负荷特征、设备运行参数和时间序列数据，评估每个特征之间的相互依赖性，筛选电力系统的关键特征，得到电力特征均衡配置； 所述电力特征均衡配置的获取步骤具体为： S211：依据所述电力数据处理结果，收集电力负荷特征、设备运行参数和时间序列数据，提取每个数据点的负荷功率、设备电流和电压变化趋势，并分析特征在时间维度上的分布情况，获取电力特征时序分布； S212：基于所述电力特征时序分布，计算每个特征之间的相关系数，筛选相互依赖性关键的特征，并分析其与电力系统运行状态的关联性，获取电力系统的关键特征； S213：调用所述电力系统的关键特征，重新格式化特征表示，依据标准化均值和特征偏差，采用公式：； 计算特征均衡度，并调整特征归一化参数，得到电力特征均衡配置，其中，代表第个电力特征值，代表特征的均值，代表特征的标准偏差，代表特征数据点总数； S3：基于所述电力特征均衡配置，计算差异时间窗口内的电力变化速率，筛选电力需求增长的时间区间，对目标时间区间的波动偏移量进行分析，调整电力输入数据的权重，得到电力增长趋势动态指标； S4：依据所述电力增长趋势动态指标，分析输电线路负载参数和电网分区供电情况，判断每个分区的电力供需状态，得到供需平衡评估数据； S5：调用所述供需平衡评估数据，分析并筛选效率最优的发电单元，再结合电网实时负荷和电力预测数据，获取电力分析部署就绪模型； 所述电力分析部署就绪模型的获取步骤具体为： S511：调用所述供需平衡评估数据，评估电力需求水平，获取发电单元的发电能力，并分析其与需求水平的匹配程度，得到电力供需匹配度； S512：基于所述电力供需匹配度，结合发电单元的发电成本数据，计算单位发电成本，并筛选发电成本最优的发电单元，采用公式：； 计算单位效率系数，其中，代表第个发电单元的发电功率，代表第个发电单元的发电成本，代表第个时间段的电力需求，代表所有时间段的总数； S513：基于所述单位效率系数，结合筛选的发电单元，依据电网实时负荷和电力预测数据，创建可执行的模型文件，获取电力分析部署就绪模型。

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