西安交通大学;核电运行研究(上海)有限公司张荻获国家专利权
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龙图腾网获悉西安交通大学;核电运行研究(上海)有限公司申请的专利一种电厂系统测量粗大误差识别方法、系统、设备及介质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：CN116383727B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310383358.6，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种电厂系统测量粗大误差识别方法、系统、设备及介质是由张荻;赵宇轩;谢永慧;尤佳睿;白烽锡;邱剑勇;吴江琦;刘威;秦倩文设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种电厂系统测量粗大误差识别方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于电厂粗大误差识别技术领域，公开了一种电厂系统测量粗大误差识别方法、系统、设备及介质；所述电厂系统测量粗大误差识别方法包括以下步骤：获取待测量粗大误差识别的电厂系统测量数据；基于获取的所述电厂系统测量数据，利用训练好的所述电厂系统的测量粗大误差预测模型进行预测，获得电厂系统测量粗大误差识别结果。本具体提供了基于多分类支持向量机SupportVectorMachine，SVM的电厂系统测量粗大误差智能识别方法，能够快速、精准地识别系统中的粗大误差，并可直接给出故障点的位置。
本发明授权一种电厂系统测量粗大误差识别方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种电厂系统测量粗大误差识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待测量粗大误差识别的电厂系统测量数据； 基于获取的所述电厂系统测量数据，利用训练好的所述电厂系统的测量粗大误差预测模型进行预测，获得电厂系统测量粗大误差识别结果； 其中，所述训练好的所述电厂系统的测量粗大误差预测模型的训练步骤包括： 获取训练样本集；其中，所述训练样本集中的每个训练样本均包括所述电厂系统中各个测点的ID、测量数据以及粗大误差标签； 采用获取的所述训练样本集，对预构建的测量粗大误差预测模型进行训练，获得训练好的所述电厂系统的测量粗大误差预测模型；其中，所述预构建的测量粗大误差预测模型包括多个独立的多分类支持向量机，所述多分类支持向量机的数量与所述电厂系统的测点数量相同，每个多分类支持向量机分别用于对应一个所述电厂系统的测点；进行训练时，通过构造对偶问题并求解进行优化完成训练。
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