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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利面向数据稀缺场景的综合供能服务站油气回收系统故障检测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：CN114595753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202210194296.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权面向数据稀缺场景的综合供能服务站油气回收系统故障检测方法是由赵春晖;王应龙;常树超设计研发完成，并于2022-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向数据稀缺场景的综合供能服务站油气回收系统故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向数据稀缺场景的综合供能服务站油气回收系统故障检测方法。本发明针对综合供能服务站油气回收系统存在的无历史故障样本和多设备间样本不均衡等数据稀缺问题，首先运用聚类方法将所有设备中分布相似的正常数据聚为同一样本簇，使原本单一设备的少量建模样本得到扩充，有效克服了多设备间样本不均衡的问题；然后基于各样本簇建立无监督故障检测模型，结合自编码器和生成对抗思想，能够放大故障样本的重构误差，从而在无历史故障数据的情况下有效提高故障的检测精度与灵敏度。本发明能够在多设备间样本不均衡和无历史故障数据的场景下有效增强故障检测的精度和灵敏度，为供能站油气回收系统安全可靠运行和智能运维奠定基础。

本发明授权面向数据稀缺场景的综合供能服务站油气回收系统故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向数据稀缺场景的综合供能服务站油气回收系统故障检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：采集综合供能服务站油气回收系统的油气回收过程变量数据；计算当前油气回收过程变量数据对于K个类别的隶属度；所述K个类别是基于综合供能服务站油气回收系统历史正常运行的油气回收过程变量数据集划分获得；基于K个训练好的无监督异常检测模型，计算当前油气回收过程变量数据对于各个类别的异常得分；所述无监督异常检测模型包括一个编码器E和两个解码器，其中，其中编码器E与第一解码器D1连接构成第一自编码器AE1，编码器E与第二解码器D2连接构成第二自编码器AE2；所述K个无监督异常检测模型是利用综合供能服务站油气回收系统历史正常运行的油气回收过程变量数据集根据K个类别划分的K个子数据集分别训练获得；将各个类别得到的隶属度和异常得分做内积融合得到最终的异常得分，根据最终的异常得分判断综合供能服务站油气回收系统是否发生故障。

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