云南電網有限責任公司信息中心張振超獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉云南電網有限責任公司信息中心申請的專利基于大數據的電力電量異常檢測方法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：CN120296640B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510773700.2，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權基于大數據的電力電量異常檢測方法是由張振超;張麗娟;吳若冰設計研發完成，并于2025-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于大數據的電力電量異常檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于大數據的電力電量異常檢測方法，涉及電力電量異常檢測技術領域，針對電力用戶用電行為動態變動導致的高誤報與漏報問題，提供在線概念漂移檢測、模型自適應更新、群體異常判定與多尺度融合識別，通過滑動窗口與閾值發現潛在模式變動并生成疑似異常列表；利用增量訓練修正短期模型并周期性更新長期模型；隨后基于多尺度誤差度量融合成多尺度異常分數，結合群體偏離率判定重點異常與常規異常；最后通過閾值校正指標等進行自適應調整并將人工標注結果回傳模型庫，實現對正常行為轉變與真實異常的精準區分及持續學習；通過本方案，可顯著降低誤報與漏報率，提升電力調度與監測的可靠性與精細化程度。
本發明授權基于大數據的電力電量異常檢測方法在權利要求書中公布了：1.基于大數據的電力電量異常檢測方法，其特征在于：包括， 步驟一，當負荷分布與歷史預測結果出現顯著偏離時，觸發在線概念漂移檢測，采用滑動窗口與閾值監測協同計算對數雙曲誤差以辨別分布驟變，并標記潛在模式變動并產出疑似異常列表； 步驟二，接收到潛在模式變動標記與疑似異常列表后，觸發模型自適應更新，采用增量訓練修正短期模型并周期訓練長期模型，生成新預測基線并納入最新正常負荷形態； 步驟三，獲得新的負荷記錄時，執行群體異常判定與多尺度融合識別，借助長期模型與短期模型分別計算誤差度量并聚合生成多尺度異常分數，再對照多尺度異常閾值生成重點異常與常規異常列表； 步驟四，接收到重點異常與常規異常列表后，觸發人機協同反饋與持續優化迭代，利用人工標注結果修正漂移判定閾值及多尺度異常閾值，并將標注后樣本注入增量訓練管線，完成閉環自學習。
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云南電網有限責任公司信息中心，其通訊地址為：650011 云南省昆明市拓東路73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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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