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龙图腾网恭喜国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司申请的专利基于深度学习的新能源场站不良数据辨识与修正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：CN114692729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210230736.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于深度学习的新能源场站不良数据辨识与修正方法是由陈文进;陈水耀;祁炜雯;张俊;朱峰;茹伟;范强;宋美雅;刘震;刘皓明设计研发完成，并于2022-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的新能源场站不良数据辨识与修正方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于深度学习的新能源场站不良数据辨识与修正方法，包括：获取新能源场站中辨识对象的历史运行数据，在历史运行数据中标记出历史正常数据和历史不良数据；建立辨识模型，根据历史正常数据对辨识模型进行深度学习训练；建立修正模型，将历史不良数据输入修正模型和训练好的辨识模型中，结合辨识模型的输出对修正模型进行深度学习训练；获取辨识对象的实时运行数据，通过将实时运行数据输入训练好的辨识模型中，区分出实时运行数据中的实时正常数据和实时不良数据；将实时不良数据输入训练好的修正模型中，得到实时不良数据的修正值。本发明可显著提高不良数据辨识和修正效率，保障新能源电站的实时安全稳定运行。

本发明授权基于深度学习的新能源场站不良数据辨识与修正方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的新能源场站不良数据辨识与修正方法，其特征在于，包括：S100：获取新能源场站中辨识对象的历史运行数据和实时运行数据，在历史运行数据中标记出历史正常数据和历史不良数据；S200：建立辨识模型，根据历史正常数据对辨识模型进行深度学习训练；S300：建立修正模型，将历史不良数据输入修正模型和训练好的辨识模型中，结合辨识模型的输出对修正模型进行深度学习训练；S400：通过将实时运行数据输入训练好的辨识模型中，区分出实时运行数据中的实时正常数据和实时不良数据；S500：将实时不良数据输入训练好的修正模型中，得到实时不良数据的修正值；所述S300包括：S310：初始化辨识模型的超参数；S320：将历史不良数据经归一化处理后，输入训练好的辨识模型中，将辨识模型输出的对历史不良数据的预测值作为准确值；S330：将历史不良数据输入修正模型中进行训练，通过修正模型分析历史不良数据的特征，根据分析结果输出对历史不良数据的修正值；S340：分析修正值相对于准确值的误差程度以及误差分散程度，当分析结果符合预设条件时结束训练，否则，调整修正模型的超参数，重复S320-S330直至符合预设条件；所述分析修正值相对于准确值的误差程度以及误差分散程度，包括：通过计算修正值相对于准确值的平均绝对误差，分析所述误差程度；通过计算修正值相对于准确值的均方根差，分析所述误差分散程度。

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国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司，其通讯地址为：312099 浙江省绍兴市胜利东路58号；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”。