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龍圖騰網獲悉國網上海市電力公司;中國建筑科學研究院天津分院申請的專利一種建筑電耗數據分層清洗方法、介質及電子設備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：CN120086213B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510542718.1，技術領域涉及：G06F16/215；該發明授權一種建筑電耗數據分層清洗方法、介質及電子設備是由田越;許唐云;成雄蕾;劉召杰;方炯;季海華;付強;張成昱;嚴俊;楊茜;范鈺波設計研發完成，并于2025-04-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種建筑電耗數據分層清洗方法、介質及電子設備在說明書摘要公布了：本發明提出了一種建筑電耗數據分層清洗方法、介質及電子設備，屬于數據處理領域。方法包括：獲取用電計量數據，根據設備類型分層為一、二、三級。針對分層數據，用聚類算法識別異常值，經層間互校驗區分假性與真性異常值，保持前者不變，將后者換為空值。將異常值替換空值與原空值標識為缺失值，再分為長期和局部缺失值。創建完整時間序列，對局部缺失值用插值法填補，長期缺失值采用支持向量回歸算法預測性填補，最終獲取清洗后的電耗數據。通過引入層間互校驗，突破單一維度局限，通過跨級關聯精準區分真性與假性異常值，為后續建筑能耗分析等工作提供可靠數據基礎。滿足建筑能耗集中管控平臺及建筑精細化管理對高質量數據的需求。

本發明授權一種建筑電耗數據分層清洗方法、介質及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種建筑電耗數據分層清洗方法，其特征在于，包括： 獲取建筑用電計量數據，根據建筑用電設備類型，對所述數據進行分層，包括一級分層數據、二級分層數據和三級分層數據； 針對各分層數據，采用聚類算法識別異常值；對一級、二級和三級分層數據中的異常值進行層間互校驗，通過對比不同層級數據在同一時刻的異常情況，并結合計量表具誤差范圍綜合判斷，劃定假性異常值和真性異常值，具體包括：若同一時刻的二級分層數據和一級分層數據均識別為異常值，且二級分層數據之和與一級分層數據差異在計量表具誤差范圍之內，則該時刻異常值判定為假性異常值；若同一時刻的三級分層數據與所屬二級分層數據均識別為異常值，且三級分層數據之和與所屬二級分層數據差異在計量表具誤差范圍之內，則該時刻異常值判定為假性異常值；若同一時刻的二級分層數據和一級分層數據中僅一層識別為異常值，則該時刻異常值判定為真性異常值；若同一時刻的三級分層數據和所屬二級分層數據中僅一層識別為異常值，則該時刻異常值判定為真性異常值；其它情況均判定為真性異常值； 保持假性異常值原數據不變，將真性異常值替換為空值；針對各分層數據，將異常值替換后的空值和原數據中的空值均標識為缺失值，并將所述缺失值分為長期缺失值和局部缺失值； 采用插值法對局部缺失值進行填補，采用支持向量回歸算法對長期缺失值進行預測性填補，獲得清洗后的電耗數據；所述局部缺失值采用以下三次樣條插值法進行填補： ； 其中，fx為插值后的數據值，,,,為通過最小二乘法求解的插值系數，為各已知分層數據點位置，x為插值點； 所述采用支持向量回歸算法對長期缺失值進行預測性填補，具體包括：根據長期缺失值對應的時間點，提取相應的時間特征、環境特征和歷史電耗特征，并對所述特征進行預處理；所述歷史電耗數據為前一個時刻、前三個時刻、前一天的對應時刻、前三天的對應時刻、前七天的對應時刻的一級、二級和三級分層數據；將預處理后的特征輸入預訓練的SVR模型，得到預測的各分層數據值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網上海市電力公司;中國建筑科學研究院天津分院，其通訊地址為：200122 上海市浦東新區中國(上海)自由貿易試驗區源深路1122號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。