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龍圖騰網獲悉深圳供電局有限公司申請的專利一種基于隨機矩陣理論的用戶耦合性分析方法及相關裝置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：CN119005521B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202411125107.9，技術領域涉及：G06Q10/063；該發明授權一種基于隨機矩陣理論的用戶耦合性分析方法及相關裝置是由劉軍偉;譚波;黃媚;莊婉鈴;成坤;吳栩峰;劉迪;孫文靜;李揚;梁洪浩;謝雪景;魏華潤;黃公躍;李騰飛;譚琨;王慧琴設計研發完成，并于2024-08-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于隨機矩陣理論的用戶耦合性分析方法及相關裝置在說明書摘要公布了：本申請實施例公開了一種基于隨機矩陣理論的用戶耦合性分析方法及相關裝置。通過對主要測量指標和其他測量指標進行采樣得到對應的量測數據，基于移動數據窗口對采樣的量測數據進行構建耦合分析矩陣和參考矩陣，基于對耦合分析矩陣和參考矩陣之間的耦合關系進行分析，可以得到主要測量指標和其他測量指標之間的耦合關系，還可以通過對不同采樣時間進行分析，且采集的數據可以為高維空間的數據，實現了實時并充分地對用戶耦合性進行分析，進而挖掘用戶隱藏高維統計信息。

本發明授權一種基于隨機矩陣理論的用戶耦合性分析方法及相關裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于隨機矩陣理論的用戶耦合性分析方法，其特征在于，所述方法包括： 按照預設采樣時間間隔獲取第一采樣數據集和第二采樣數據集，所述第一采樣數據集包括第一用戶的用電數據集，所述第二采樣數據集包括以下一種：環境數據集、第二用戶的用電數據集； 對所述第一采樣數據集和所述第二采樣數據集分別進行預處理，得到第一量測數據集和第二量測數據集； 獲取所述第一量測數據集中至少一個量測數據的采樣時間點，得到目標采樣時間點； 基于預設移動數據窗口截取所述目標采樣時間點對應的所述第一量測數據集中的部分量測數據，得到第一部分量測數據集，截取所述目標采樣時間點對應的所述第二量測數據集中的部分量測數據，得到第二部分量測數據集，并根據所述第一部分量測數據集和所述第二部分量測數據集分別構建目標基本量測矩陣和目標增廣量測矩陣； 基于所述目標基本量測矩陣和所述目標增廣量測矩陣分別確定目標耦合分析矩陣和目標參考矩陣； 確定所述目標耦合分析矩陣的第一線性特征值，確定所述目標參考矩陣的第二線性特征值； 計算所述第一線性特征值和所述第二線性特征值之間的差值，得到目標差值；所述目標差值與所述目標耦合分析矩陣和所述目標參考矩陣之間的耦合正相關； 其中，在所述基于預設移動數據窗口截取所述目標采樣時間點對應的所述第一量測數據集中的部分量測數據，得到第一部分量測數據集之前，所述方法還包括： 獲取所述第一量測數據集在所述目標采樣時間點的數據個數，得到目標量測數量； 確定所述預設移動數據窗口的大小的一半為第一數量閾值； 在所述目標量測數量小于所述第一數量閾值時，執行所述獲取所述第一量測數據集中至少一個量測數據的采樣時間點，得到目標采樣時間點的步驟； 其中，所述基于預設移動數據窗口截取所述目標采樣時間點對應的所述第一量測數據集中的部分量測數據，得到第一部分量測數據集，包括： 確定所述預設移動數據窗口的大小為第二數量閾值； 在所述目標量測數量大于或者等于所述第一數量閾值且所述目標量測數量小于所述第二數量閾值時，基于所述預設移動數據窗口對所述第一量測數據集進行截取，得到參考部分量測數據集； 通過預設差值函數填補所述參考部分量測數據集，得到所述第一部分量測數據集； 其中，所述方法還包括： 在所述目標量測數量大于所述第二數量閾值時，根據所述目標量測數量和所述第二數量閾值確定目標分段個數； 根據所述目標分段個數對所述第一量測數據集進行分段，得到多個分段數據集； 對所述多個分段數據集中每一分段數據集進行隨機取樣，并依次填入所述預設移動數據窗口，得到所述第一部分量測數據集。

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