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龙图腾网获悉广西电网有限责任公司申请的专利基于机器学习的停电主动监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：CN119940130B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510081507.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习的停电主动监测方法及系统是由钟世文;姚婧;王凯;李晶;林祖贵;郑毅;李娟娟;韦瑜君;梁祺;江洁;王缉芬;吴婷设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的停电主动监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的停电主动监测方法及系统，内容包括数据采集、数据处理、建立停电主动监测模型、适应性优化和停电主动监测。本发明涉及停电监测技术领域，具体是指基于机器学习的停电主动监测方法及系统，本方案通过计算偏差项、构建补熵项、计算噪声强度来去除噪声数据，提升了数据的质量和监测结果的准确性；通过构建深度映射函数、设计深度特征学习层和构建损失函数来建立模型，增强了模型的预测性能、精度和稳定性；通过设计效能协调因子、方向变换函数、减噪函数来进行参数搜索，引导搜索过程向更高效的方向进化，提高了搜索效率，增加了搜索过程中的多样性，有助于跳出局部最优解，探索全局更优解。

本发明授权基于机器学习的停电主动监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的停电主动监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1：数据采集，采集历史的电力参数数据、设备运行数据、环境数据和电力状态数据； 步骤S2：数据处理，通过邻域划分、计算偏差项、构建补熵项、计算噪声强度和数据去噪来对数据进行处理； 步骤S21：邻域划分，构建数据特征向量，将距离每一个数据最近的m个数据点设置为数据点的邻域数据集合； 步骤S22：计算偏差项，表示如下： ； 其中，i表示数据向量的索引，表示第i个数据向量，表示第i个数据向量的偏差项，n表示数据向量的总数，j表示数据向量的索引，表示第j个数据向量，表示所有数据向量的均值数据向量，表示取马氏距离，e表示自然常数，m表示邻域数据集的数据向量的总数，k表示邻域数据集的数据向量的索引，表示第i个数据向量的邻域数据集合，表示属于符号，表示第i个数据向量和第k个数据向量之间的欧氏距离； 步骤S23：构建补熵项，表示如下： ； 其中，表示第i个数据向量的补熵项，d表示数据向量的维度索引，D表示数据向量的最大维度，表示第i个数据向量在第d个维度上的值，表示数据值在第d个维度上出现的概率，表示取对数，表示取绝对值，和分别表示所有数据向量在第d个维度的均值和方差； 步骤S24：计算噪声强度，表示如下： ； 其中，表示第i个数据向量的噪声强度，表示第i个数据向量的邻域数据向量的第d个维度的方差，和表示噪声协调权重； 步骤S25：数据去噪，计算出所有数据向量的噪声强度平均值，将噪声强度大于噪声强度平均值2倍的数据向量设置为噪声向量并去除； 步骤S3：建立停电主动监测模型，通过设置模型标签、设计平滑处理层、构建深度映射函数、设计深度特征学习层、动态失活处理、设计补偿输出层和构建损失函数来建立停电主动监测模型； 步骤S4：适应性优化，通过设计效能协调因子、设计方向变换函数、设计减噪函数、动态进化引导搜索、自适应跟随搜索和动态搜索来优化模型参数； 步骤S5：停电主动监测，采集实时的电力参数数据、设备运行数据和环境数据，利用停电主动监测模型来实时监测电力状态。

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