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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司;国电南瑞科技股份有限公司;南京南瑞继保工程技术有限公司;国网江苏省电力有限公司申请的专利一种智能电力数据异常检测方法及系统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：CN114358152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202111575119.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种智能电力数据异常检测方法及系统是由赵奇;孙世明;吕洋;田江;徐春雷;龚育成;张琦兵;马明明;丁宏恩;吴永华;俞瑜设计研发完成，并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能电力数据异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：一种智能电力数据异常检测方法及系统，采集待测自动化主站系统中每个电力设备各测量点的电力运行数据后对数据进行清洗得到有效离线数据样本；然后对有效离线数据样本进行降维，计算得到时序样本序列，并将其输入改进循环神经网络进行训练，训练得到电力数据异常检测模型；之后使用训练好的电力数据异常检测模型对异常数据进行检测并采用改进聚类算法对异常电力数据进行聚类；最后采用自适应设定方法设定异常告警区间，当异常数据超过异常告警区间时进行报警。本发明精确地检测出设备运行中产生的各种异常及分类，使用的自适应告警区间可以得到合理的动态报警区间，并且能够自适应地调整区间以适配不同电力设备，从而更好地反应当前设备的状态。

本发明授权一种智能电力数据异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能电力数据异常检测方法，其特征在于，所述智能电力数据异常检测方法包括以下步骤： 步骤1，采集待测自动化主站系统中每个电力设备各测量点的电力运行数据，电力运行数据包括通过量测直接得到的数据，又称直采数据，分为离线数据和实时数据； 步骤2，对离线数据中因采集导致的异常数据进行清洗得到有效离线数据样本； 步骤3，对有效离线数据样本进行降维，并计算得到时序样本序列； 步骤4，将步骤3得到的时序样本序列输入改进循环神经网络进行训练，训练得到电力数据异常检测模型； 所述改进循环神经网络由nn个神经单元A构成，每个所述神经单元A包含一个接受环节、过滤环节、储存环节以及状态环节； 步骤5，使用训练好的电力数据异常检测模型对异常数据进行检测； 步骤6，采用改进聚类算法对异常电力数据进行聚类； 选取异常电力数据构成样本集D，对每一维数据进行中心化处理，计算出中心化样本集协方差矩阵G，对G特征值分解，利用最大的三个特征值及正交特征向量构建三维特征空间，将中心化样本集投影到三维特征空间中，形成新的异常样本集，通过密度公式选择K个最大的样本点密度为初始聚类中心，根据聚类中心输出至少K个聚类簇集，完成对异常样本点的分类； 步骤7，采用自适应设定方法设定动态告警区间，当异常数据超过动态告警区间上限时进行报警； 所述自适应设定方法为依设备日运行时长划分时间周期，根据周期电力运行数据计算均值、标准差以及置信区间，以置信区间作为当前周期的动态告警区间。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司;国电南瑞科技股份有限公司;南京南瑞继保工程技术有限公司;国网江苏省电力有限公司，其通讯地址为：215004 江苏省苏州市姑苏区劳动路555号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。