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龙图腾网获悉桂林海威科技股份有限公司申请的专利一种基于DBSCAN+XGBoost模型的集中器电数据异常诊断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：CN117235509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202311185549.8，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权一种基于DBSCAN+XGBoost模型的集中器电数据异常诊断方法是由唐江华;谭达建;唐嘉鸣;周晶;王建卫;周明设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DBSCAN+XGBoost模型的集中器电数据异常诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及城市照明技术领域，公开了一种基于DBSCAN+XGBoost模型的集中器电数据异常诊断方法，包括以下操作步骤：数据采集、实时消费与存储、数据分割、数据标准化、主成分分析与降维、DBSCAN密度聚类方法的实施以及XGboost方法的实施，还包括设置XGBoost参数后训练与调优XGBoost模型，并使用测试集来评估模型的性能，随后使用训练好的XGBoost模型来预测各个样本是否属于异常情况，分析和识别能耗异常的原因。相较于现有技术，本申请具备使得城市景观照明和城市道路照明领域的电数据异常诊断变得更加精准和高效等优点，解决了现有技术中城市照明系统稳定性与可靠性差等系列问题。

本发明授权一种基于DBSCAN+XGBoost模型的集中器电数据异常诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DBSCAN+XGBoost模型的集中器电数据异常诊断方法，其特征在于，包括以下操作步骤： S1、数据采集：通过安装在集中控制器设备上的4G模组，实现用电数据的采集工作，这些采集到的所述用电数据被传输到MQTT消息传输协议中，然后根据订阅消息主题的方式存储在消息队列中； S2、实时消费与存储：引入SparkStructuredStreaming技术，实时消费从Kafka数据流中获取的数据并生成历史数据； S3、数据分割：将数据分成多个不同的子集，并为每个子集选择适当的模型或模型参数，所述子集包括A相数据子集、B相数据子集和C相数据子集； S4、数据标准化：对数据进行特征提取后，对数据进行标准化以确保不同特征之间的尺度一致性，所述标准化能够使得不同特征的值都分布在相似的范围内； S5、主成分分析与降维：从经过所述S4处理后的多维的标准化后数据中提取最具有代表性的信息，减少维度并保留足够的数据变异性； S6、DBSCAN密度聚类方法的实施：选择合适的DBSCAN参数后，基于所选择的参数，使用HDBSCAN算法对主成分分析降维后的数据进行密度聚类计算，得到计算结果，根据计算结果，将样本划分为不同的簇，每个簇代表一组具有相似特征的样本，分析每个簇的特征、大小和分布，以获取关于能耗异常的洞察； S7、XGboost方法的实施：设置XGBoost参数后训练与调优XGBoost模型，并使用测试集来评估模型的性能，随后使用训练好的XGBoost模型来预测各个样本是否属于异常情况，分析和识别能耗异常的原因。

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桂林海威科技股份有限公司，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市国家高新区信息产业园海威科技园；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”。

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