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龙图腾网获悉华北电力大学;国网甘肃省电力公司电力科学研究院;国网甘肃省电力公司;国家电网有限公司申请的专利一种基于奇异值分解的同期线损异常数据修复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：CN110750518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：201910969154.4，技术领域涉及：G06F16/21；该发明授权一种基于奇异值分解的同期线损异常数据修复方法是由王方雨;刘文颖;王维洲;陈鑫鑫;王耿;夏鹏;张柏林;张雨薇;拜润卿;张尧翔;邵冲;许春蕾;刘福潮;行舟;聂雅楠;李宛齐;冉忠;胡阳;朱丽萍;李潇;郇悦设计研发完成，并于2019-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于奇异值分解的同期线损异常数据修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了电力系统线损数据治理领域的一种基于奇异值分解的同期线损异常数据修复方法。包括：根据历史运行数据按照日为行，月为列的方式构造同期线损电量矩阵，并进行标准化处理；基于“阈值”分析法对同期线损异常数据类型进行辨识；基于样条回归模型对恒定异常数据进行替换修复，更新同期线损电量矩阵；将更新后的同期线损电量矩阵拆分成正常矩阵A和异常矩阵E，并对A进行奇异值分解；基于鲁棒成分分析法建立同期线损异常数据修复模型，并对矩阵A进行迭代优化，修复异常数据。本发明提供的一种基于奇异值分解的同期线损异常数据修复方法能够实现不同类型异常数据的修复，且修复准确度高，速度快，可用于同期线损异常数据在线修复。

本发明授权一种基于奇异值分解的同期线损异常数据修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于奇异值分解的同期线损异常数据修复方法，其特征在于，所述同期线损异常数据修复方法包括以下步骤： S1：根据历史运行数据按照日为行，月为列的方式构造同期线损电量矩阵，并进行标准化处理； S2：基于“阈值”分析法对同期线损异常数据类型进行辨识； S3：基于样条回归模型对恒值异常数据进行替换修复，更新同期线损电量矩阵； S4：将更新后的同期线损电量矩阵拆分成正常矩阵A和异常矩阵E，并对A进行奇异值分解； S5：基于鲁棒成分分析法建立同期线损异常数据修复模型，并对矩阵A进行迭代优化，修复异常数据； 所述S2包括以下步骤： 同期线损异常数据类型包括零值异常数据、恒值异常数据和突变异常数据，分别进行辨识； S201：同期线损零值异常数据辨识； 当同期线损数据满足下式时，该数据为零值异常数据； Li,jε0→0式中，ε0为零值异常判断阈值，Li,j表示第j月第i天的同期线损电量； S202：同期线损恒值异常数据辨识； 当数据序列满足下式时，则认为数据为连续恒值异常数据； 式中，ΔLi，j＝Lj+1‑Lj表示相邻月的线损电量差值；t0为连续恒定数据的起始时刻，εc为趋于0的阈值；r为数据连续恒定的月数； S203：同期线损突变异常数据辨识； 当数据序列满足下式时，则认为数据为突变异常数据； 式中，εs为突变异常数据判断阈值，Li，j‑1、Li，j+1分别是第j‑1月第i天和第j+1月第i天的同期线损。

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