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龍圖騰網(wǎng)獲悉國(guó)網(wǎng)湖北省電力有限公司信息通信公司;國(guó)家電網(wǎng)有限公司申請(qǐng)的專利一種配電網(wǎng)壞數(shù)據(jù)辨識(shí)與調(diào)整方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115034288B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210444897.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/214；該發(fā)明授權(quán)一種配電網(wǎng)壞數(shù)據(jù)辨識(shí)與調(diào)整方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備是由姚渭箐;劉德一;李鋼;羅弦設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種配電網(wǎng)壞數(shù)據(jù)辨識(shí)與調(diào)整方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)涉及一種配電網(wǎng)壞數(shù)據(jù)辨識(shí)與調(diào)整方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，方法包括以下步驟：融合電網(wǎng)中營(yíng)銷、設(shè)備、調(diào)度的量測(cè)數(shù)據(jù)，形成配電網(wǎng)海量數(shù)據(jù)集；選取可靠數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)；基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)集中樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，并選取聚類中心點(diǎn)作為特征曲線樣本；對(duì)特征曲線中每一個(gè)點(diǎn)位疊加正負(fù)偏差，構(gòu)成壞數(shù)據(jù)樣本集；利用基于人工魚(yú)群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)壞數(shù)據(jù)樣本集進(jìn)行訓(xùn)練；將測(cè)試數(shù)據(jù)輸入Kohonen網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聚類；利用特征曲線對(duì)曲線中壞數(shù)據(jù)進(jìn)行修復(fù)。本發(fā)明利用海量歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)壞數(shù)據(jù)辨識(shí)智能化，極大提升了配電網(wǎng)數(shù)據(jù)治理效率。

本發(fā)明授權(quán)一種配電網(wǎng)壞數(shù)據(jù)辨識(shí)與調(diào)整方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種配電網(wǎng)壞數(shù)據(jù)辨識(shí)與調(diào)整方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：融合電網(wǎng)中營(yíng)銷、設(shè)備、調(diào)度的量測(cè)數(shù)據(jù)，形成配電網(wǎng)海量數(shù)據(jù)集； 步驟2：關(guān)聯(lián)跨專業(yè)數(shù)據(jù)源中同設(shè)備數(shù)據(jù)，對(duì)各專業(yè)中同一設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)互交，選取可靠數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)； 步驟3：基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)集中樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，并選取聚類中心點(diǎn)作為特征曲線樣本； 步驟4：對(duì)特征曲線中每一個(gè)點(diǎn)位疊加正負(fù)偏差，構(gòu)成壞數(shù)據(jù)樣本集； 步驟5：利用基于人工魚(yú)群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)壞數(shù)據(jù)樣本集進(jìn)行訓(xùn)練； 所述步驟5中，設(shè)定第1個(gè)壞數(shù)據(jù)定位網(wǎng)絡(luò)的人工魚(yú)群及BP網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，將壞數(shù)據(jù)特征樣本集中的第1條正偏差曲線輸入網(wǎng)絡(luò)，利用人工魚(yú)群算法進(jìn)行BP網(wǎng)絡(luò)參數(shù)尋優(yōu)，當(dāng)訓(xùn)練結(jié)果滿足設(shè)定參數(shù)或者達(dá)到最大迭代次數(shù)結(jié)束訓(xùn)練，并將人工魚(yú)群訓(xùn)練得到的參數(shù)輸入BP網(wǎng)絡(luò)繼續(xù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，最終得到第1條壞數(shù)據(jù)特征曲線的壞數(shù)據(jù)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)； 將第1條壞數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)BP網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)輸入第2條壞數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，第2條壞數(shù)據(jù)BP網(wǎng)絡(luò)參數(shù)輸入第3條壞數(shù)據(jù)的BP網(wǎng)絡(luò)，依次類推，完成所有壞數(shù)據(jù)曲線的BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練； 步驟6：將測(cè)試數(shù)據(jù)輸入Kohonen網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聚類，確定該測(cè)試數(shù)據(jù)所屬的分類，將數(shù)據(jù)輸入器對(duì)應(yīng)的壞數(shù)據(jù)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)集進(jìn)行壞數(shù)據(jù)異常點(diǎn)位的定位； 步驟7：利用特征曲線對(duì)曲線中壞數(shù)據(jù)進(jìn)行修復(fù)； 在壞數(shù)據(jù)點(diǎn)位精準(zhǔn)識(shí)別的基礎(chǔ)上，利用正常的特征曲線對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合修復(fù)，擬合公式如下： , 其中，的點(diǎn)至點(diǎn)為檢出某曲線的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)位，為其特征曲線，為修正后的曲線。

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