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龍圖騰網獲悉天津天電瑞聯能源科技有限公司申請的專利一種基于深度學習的智能電網異常檢測方法及系統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：CN120522515B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202511028434.7，技術領域涉及：G01R31/08；該發明授權一種基于深度學習的智能電網異常檢測方法及系統是由邵軍;孫淼赫;王志成;程久東設計研發完成，并于2025-07-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的智能電網異常檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于電網異常檢測技術領域，具體為一種基于深度學習的智能電網異常檢測方法及系統，方法包括：對電網所處環境氣候狀態及電磁干擾狀態進行分析，確定電網異常檢測分析閾值，對電網負載狀態及電網電能質量進行分析，得到電網異常檢測分析信號，確定初始電網異常評定等級，獲取神經網絡模型電流狀態及電壓狀態輸出結果，基于初始電網異常評定等級、神經網絡模型電流狀態及電壓狀態輸出結果，確定電網異常評定等級。本發明利用深度學習技術結合多維度電網數據，實現了電網異常的精準檢測與動態自適應評定，顯著提升了檢測準確性與自動化水平。

本發明授權一種基于深度學習的智能電網異常檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的智能電網異常檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取電網所處環境氣候狀態數據，基于電網所處環境氣候狀態數據對電網所處環境氣候狀態進行分析，得到氣候狀態分析信號； 獲取電網所處環境電磁干擾狀態數據，具體包括環境電場強度、環境磁場強度、環境電磁波能量流功率密度，將電網所處環境電磁干擾狀態數據與氣候狀態分析信號進行結合分析，確定電網異常檢測分析閾值，過程為： 基于獲取的電網所處環境電磁干擾狀態數據，結合氣候狀態分析信號，綜合分析得到電網所處環境狀態分析信號，電網所處環境狀態分析信號作為確定電網異常檢測分析閾值的分析依據； 電網所處環境狀態分析信號β的計算公式為： ； 式中，α為氣候狀態分析信號，dc為歸一化處理后的環境電場強度，cc為歸一化處理后的環境磁場強度，gm為歸一化處理后的環境電磁波能量流功率密度，、、分別為設定的dc、cc、gm的補償因子，e為自然常數； 將電網所處環境狀態分析信號存儲為指定標簽，將該指定標簽與數據庫中存儲的各設定標簽進行比較，得到該指定標簽對應的設定標簽，獲取數據庫中存儲的該設定標簽對應的電網異常檢測分析閾值； 數據庫中存儲的設定標簽與電網異常檢測分析閾值對應的過程如下： 獲取電網歷史所處環境數據，包括歷史環境氣候狀態數據和歷史電磁干擾狀態數據，其中歷史環境氣候狀態數據包括歸一化后的歷史環境溫度、環境濕度和環境降水量，歷史電磁干擾狀態數據包括歸一化后的歷史環境電場強度、環境磁場強度和環境電磁波能量流功率密度； 基于DBSCAN聚類算法對電網歷史所處環境數據進行聚類分析，確定若干個聚類中心，獲取每個聚類中心對應的電網歷史所處環境數據； 對各個聚類中心對應的電網歷史所處環境數據進行均值處理，得到均化處理的電網歷史所處環境數據； 基于均化處理的電網歷史所處環境數據計算得到歷史電網所處環境狀態分析信號，將各個聚類中心對應的歷史電網所處環境狀態分析信號存儲為設定標簽； 獲取每個聚類中心對應的電網歷史所處環境數據對應的歷史電網運行狀態數據，包括歷史電網負載狀態數據和歷史電網電能質量數據，其中歷史電網負載狀態數據包括歸一化后的歷史電網負荷波動頻率和電網頻率偏離率，歷史電網電能質量數據包括歸一化后的歷史電網電壓波動頻率，電網總諧波畸變率和電網功率因數； 基于歷史電網運行狀態數據確定每個聚類中心對應的電網異常檢測分析閾值，將電網異常檢測分析閾值與設定標簽一一對應； 獲取電網負載狀態數據，對電網負載狀態進行分析，得到電網負載狀態分析因子； 獲取電網電能質量數據，將電網電能質量數據與電網負載狀態分析因子進行結合分析，得到電網異常檢測分析信號； 將電網異常檢測分析信號與電網異常檢測分析閾值進行比對，確定初始電網異常評定等級； 確定初始電網異常評定等級后，基于訓練好的神經網絡模型，對電網電流值及電網電壓值進行分析，獲取神經網絡模型電流狀態及電壓狀態輸出結果； 基于神經網絡模型電流狀態及電壓狀態輸出結果對初始電網異常評定等級進行修正，確定電網異常評定等級。

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天津天電瑞聯能源科技有限公司，其通訊地址為：300450 天津市西青區學府工業區思智道1號恒通企業港E23號樓2層；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”。