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龍圖騰網獲悉華中科技大學申請的專利煤電機組過程數據清洗方法、系統、介質、設備及終端獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115422177B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211071014.3，技術領域涉及：G06F16/215；該發明授權煤電機組過程數據清洗方法、系統、介質、設備及終端是由胡迪;楊濤;方慶艷;譚親雄;張穎;張家盛設計研發完成，并于2022-09-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本煤電機組過程數據清洗方法、系統、介質、設備及終端在說明書摘要公布了：本發明屬于數據處理技術領域，公開了一種煤電機組過程數據清洗方法、系統、介質、設備及終端，利用SIS歷史數據庫接口獲取歷史數據；基于分段箱形圖進行奇異值處理；基于經驗累積分布函數進行卡滯值處理；基于樣條插值進行缺失值處理。本發明通過獲取歷史數據、奇異值處理、卡滯值處理以及缺失值處理，得到目標參數的有效過程數據，實現煤電機組過程數據的清洗。本發明針對從電站SIS系統獲取煤電機組運行過程數據時出現的奇異值、卡滯值和缺失值三種錯誤情況，基于數理統計方法和樣條插值方法設計了一套錯誤數據清洗流程，獲得了機組運行有效過程數據，提高了煤電機組數據的準確性和可靠性，解決了煤電機組運行過程數據中的錯誤值問題。

本發明授權煤電機組過程數據清洗方法、系統、介質、設備及終端在權利要求書中公布了：1.一種煤電機組過程數據清洗方法，其特征在于，所述煤電機組過程數據清洗方法包括： 依次通過獲取歷史數據、奇異值處理、卡滯值處理以及缺失值處理，得到目標參數的有效過程數據，實現煤電機組過程數據的清洗； 基于分段箱形圖的奇異值處理包括： 通過兩種方式對目標監測參數進行分段劃分，在不同的劃分段中采用箱形圖進行奇異值的判斷； 所述基于分段箱形圖的奇異值處理具體包括： 基于“運行數據1”，采用分段箱形圖的方法對奇異值進行判斷，對于單個的奇異值采用前后均值填充，對于連續的奇異值則用NaN替換，記作“運行過程數據2”；其中，數據分段的方式包括：直接基于“運行過程數據1”的分段劃分；基于工況參數的分布情況，得到目標監測參數的分段劃分； 基于經驗累積分布函數的卡滯值處理包括： 基于“運行過程數據2”，表征各個子序列中的數值連續定值情況，得到目標參數歷史過程中數值連續定值長度的經驗分布；根據實際獲取的數據量大小，指定經驗累積分布閾值，得到目標參數數值連續定值長度的閾值；超過閾值的連續段判斷為卡滯值，并用NaN替換，卡滯值處理后的結果記作“運行過程數據3”； 所述基于經驗累積分布函數的卡滯值處理具體包括： 將目標監測參數歷史過程數據中的連續定值情況進行表征；按照采樣時刻順序依次遍歷原始數據序列，當前數值連續出現的次數為當前連續段的表征值；遍歷所有子序列計算得到目標監測參數過程數據中連續段的經驗累積分布函數； 其中，為經驗累積分布函數；I·為指示函數；n為樣本數量；x表示任意可能的取值，大于0的整數；對經驗累積分布函數設置閾值α，得到對應連續定值長度的閾值L；當連續段的表征值超過閾值L時，則認為出現卡滯值。

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