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摘要：本发明涉及电力系统监测技术领域，具体为基于多源数据融合的在线户变关系识别方法及系统，包括以下步骤：捕捉工频电压曲线、工频同步序列、信噪比数据，并进行数据格式化和噪声滤除，对滤除后的数据执行标准化处理，生成标准化特征数据集。本发明中，通过对电力数据进行捕捉、格式化、滤除噪声并执行标准化处理，提升数据质量和可用性，利用差分方法精确识别短时变异，增强对电力系统动态变化的细致监控，阈值设定的偏差分析及时揭示异常行为，实现异常点的有效排序与分类，为电网的实时监控与故障预测提供关键支持，自动化的归类与稳定性检验提升户变关系识别的准确性与效率，优化电力分配和能效管理，提高电力系统稳定性及用户服务水平。
主权项：1.基于多源数据融合的在线户变关系识别方法，其特征在于，包括以下步骤：捕捉工频电压曲线、工频同步序列、信噪比数据，并进行数据格式化和噪声滤除，对滤除后的数据执行标准化处理，生成标准化特征数据集；基于所述标准化特征数据集，提取多类型数据的时间特征，应用差分方法识别电压和电流中的短时变异，汇总畸变特征，生成畸变时间序列特征集；对所述畸变时间序列特征集中的特征执行偏差分析，设置阈值并标识超范围数据点，记录异常点并排序出现频率和强度，生成异常行为特征点集；根据所述异常行为特征点集，应用分组算法将数据点分类，每个类别对应台区户变关系，验证分类结果的稳定性和重复性，生成户变关系分组模型；使用所述户变关系分组模型，在监督学习框架内选取特征集训练预测模型，执行交叉验证并优化输出，生成户变关系预测模型；部署所述户变关系预测模型进行实时数据分析，对新接入的数据进行分类预测，对预测结果进行实时更新，并对模型性能进行持续监控，生成实时户变识别结果。
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