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龍圖騰網(wǎng)獲悉國網(wǎng)江蘇省電力有限公司蘇州供電分公司;國電南瑞科技股份有限公司;南京南瑞繼保工程技術(shù)有限公司;國網(wǎng)江蘇省電力有限公司申請的專利一種智能電力數(shù)據(jù)異常檢測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114358152B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111575119.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)一種智能電力數(shù)據(jù)異常檢測方法及系統(tǒng)是由趙奇;孫世明;呂洋;田江;徐春雷;龔育成;張琦兵;馬明明;丁宏恩;吳永華;俞瑜設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種智能電力數(shù)據(jù)異常檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：一種智能電力數(shù)據(jù)異常檢測方法及系統(tǒng)，采集待測自動化主站系統(tǒng)中每個(gè)電力設(shè)備各測量點(diǎn)的電力運(yùn)行數(shù)據(jù)后對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗得到有效離線數(shù)據(jù)樣本；然后對有效離線數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行降維，計(jì)算得到時(shí)序樣本序列，并將其輸入改進(jìn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練得到電力數(shù)據(jù)異常檢測模型；之后使用訓(xùn)練好的電力數(shù)據(jù)異常檢測模型對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測并采用改進(jìn)聚類算法對異常電力數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類；最后采用自適應(yīng)設(shè)定方法設(shè)定異常告警區(qū)間，當(dāng)異常數(shù)據(jù)超過異常告警區(qū)間時(shí)進(jìn)行報(bào)警。本發(fā)明精確地檢測出設(shè)備運(yùn)行中產(chǎn)生的各種異常及分類，使用的自適應(yīng)告警區(qū)間可以得到合理的動態(tài)報(bào)警區(qū)間，并且能夠自適應(yīng)地調(diào)整區(qū)間以適配不同電力設(shè)備，從而更好地反應(yīng)當(dāng)前設(shè)備的狀態(tài)。

本發(fā)明授權(quán)一種智能電力數(shù)據(jù)異常檢測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種智能電力數(shù)據(jù)異常檢測方法，其特征在于，所述智能電力數(shù)據(jù)異常檢測方法包括以下步驟： 步驟1，采集待測自動化主站系統(tǒng)中每個(gè)電力設(shè)備各測量點(diǎn)的電力運(yùn)行數(shù)據(jù)，電力運(yùn)行數(shù)據(jù)包括通過量測直接得到的數(shù)據(jù)，又稱直采數(shù)據(jù)，分為離線數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)； 步驟2，對離線數(shù)據(jù)中因采集導(dǎo)致的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗得到有效離線數(shù)據(jù)樣本； 步驟3，對有效離線數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行降維，并計(jì)算得到時(shí)序樣本序列； 步驟4，將步驟3得到的時(shí)序樣本序列輸入改進(jìn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練得到電力數(shù)據(jù)異常檢測模型； 所述改進(jìn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由nn個(gè)神經(jīng)單元A構(gòu)成，每個(gè)所述神經(jīng)單元A包含一個(gè)接受環(huán)節(jié)、過濾環(huán)節(jié)、儲存環(huán)節(jié)以及狀態(tài)環(huán)節(jié)； 步驟5，使用訓(xùn)練好的電力數(shù)據(jù)異常檢測模型對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測； 步驟6，采用改進(jìn)聚類算法對異常電力數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類； 選取異常電力數(shù)據(jù)構(gòu)成樣本集D，對每一維數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化處理，計(jì)算出中心化樣本集協(xié)方差矩陣G，對G特征值分解，利用最大的三個(gè)特征值及正交特征向量構(gòu)建三維特征空間，將中心化樣本集投影到三維特征空間中，形成新的異常樣本集，通過密度公式選擇K個(gè)最大的樣本點(diǎn)密度為初始聚類中心，根據(jù)聚類中心輸出至少K個(gè)聚類簇集，完成對異常樣本點(diǎn)的分類； 步驟7，采用自適應(yīng)設(shè)定方法設(shè)定動態(tài)告警區(qū)間，當(dāng)異常數(shù)據(jù)超過動態(tài)告警區(qū)間上限時(shí)進(jìn)行報(bào)警； 所述自適應(yīng)設(shè)定方法為依設(shè)備日運(yùn)行時(shí)長劃分時(shí)間周期，根據(jù)周期電力運(yùn)行數(shù)據(jù)計(jì)算均值、標(biāo)準(zhǔn)差以及置信區(qū)間，以置信區(qū)間作為當(dāng)前周期的動態(tài)告警區(qū)間。

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