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龙图腾网获悉中国长江电力股份有限公司申请的专利基于AI和云技术的电力业务数据智能处理系统与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：CN120315916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510201234.0，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权基于AI和云技术的电力业务数据智能处理系统与方法是由沈博渊;廖森科;魏六峰;李青茂;余明明;戴秋实;薛铁龙;毕帅设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI和云技术的电力业务数据智能处理系统与方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AI和云技术的电力业务数据智能处理系统与方法，涉及电力业务处理技术领域，包括以下步骤：通过基于历史业务数据和传输模式设定的压缩时间对获取的业务数据进行压缩。本发明通过实时监控、关键特征提取和机器学习模型的智能评估，该方法动态调整压缩时间窗口，有效应对数据量激增。生成压缩负载扰动指数和压缩队列饱和度指数，量化分析资源稳定性和队列积压，精准识别异常压缩过程。针对异常情况，系统自动延长压缩时间，确保数据完整性和传输及时性，避免关键数据丢失。正常压缩过程无需干预，优化资源分配，避免浪费，提高系统吞吐量。该方法通过精细化管理和主动优化，实现了资源的高效利用和电力调度系统的稳定可靠运行。

本发明授权基于AI和云技术的电力业务数据智能处理系统与方法在权利要求书中公布了：1.基于AI和云技术的电力业务数据智能处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过基于历史业务数据和传输模式设定的压缩时间对获取的业务数据进行压缩； 在数据压缩过程中，实时监控和获取被压缩的数据的详细信息，了解当前压缩任务的执行状况，识别潜在的性能瓶颈； 对获取的数据进行预处理，保留对压缩过程和评估有价值的信息，提高数据的质量和有效性； 在预处理阶段完成后，从预处理后的数据中提取反映压缩时间无法正常压缩数据的关键特征，在检测窗口内对提取出的关键特征进行深入分析，捕捉压缩过程中瞬时的变化和突发的波动； 将经过分析后的特征输入至预先学习好的机器学习模型中，对当前压缩过程进行智能化评估； 基于机器学习模型评估结果，将压缩过程划分为“正常压缩过程”和“异常压缩过程”； 针对正常压缩过程，继续按照预设的压缩时间对获取的数据进行压缩，无需干预； 针对异常压缩过程，基于机器学习模型的评估结果，自动调节预设的压缩时间，延长压缩时间以确保数据完全压缩并及时传输； 从预处理后的数据中提取反映压缩时间无法正常压缩数据的关键特征，提取的特征包括压缩过程中计算负载波动和压缩任务队列溢出概率，在检测窗口下，对压缩过程中计算负载波动和压缩任务队列溢出概率进行分析，分别生成压缩负载扰动指数和压缩队列饱和度指数，压缩负载扰动指数量化了在压缩过程中，计算资源使用的稳定性和波动情况，压缩队列饱和度指数量化了在压缩任务队列中，数据积压并导致溢出的概率。

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