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龙图腾网恭喜国电南瑞三能电力仪表(南京)有限公司申请的专利一种基于抄表数据的异常定位方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119945894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510444619.X，技术领域涉及：H04L41/0677；该发明授权一种基于抄表数据的异常定位方法及系统是由万年旺;张良;张道勇;徐晓星;孙玉海;黄亮设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于抄表数据的异常定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于抄表数据的异常定位方法及系统，涉及电力系统数据处理与分析技术领域，包括：采集多源数据，对采集到的多源数据进行融合处理，并将融合后的数据经过标准化处理，获得电力系统状态矩阵，并识别电力系统中的异常情况，量化每个节点的异常程度，基于异常检测值模型，判断抄表数据是否异常，根据历史数据和当前异常检测结果，构建智能决策模型，对节点的综合决策评分进行评估，基于评分结果，判断节点的优先级，并匹配维护任务，判断节点的难以接近性，并生成处理指令，对抄表数据进行加密存储。增强异常检测和故障预警的能力，提高了电力系统运行的可靠性、安全性和维护效率。

本发明授权一种基于抄表数据的异常定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于抄表数据的异常定位方法，其特征在于，包括： 采集多源数据，利用线性回归模型和归一化函数对采集到的多源数据进行融合处理，并将融合后的数据经过标准化处理，获得电力系统状态矩阵； 通过分析电力系统状态矩阵，识别电力系统中的异常情况，并量化每个节点的异常程度，基于异常检测值模型，判断抄表数据是否异常； 根据历史数据和当前异常检测结果，利用线性回归模型和归一化函数构建智能决策模型，对节点的综合决策评分进行评估，基于评分结果，判断节点的优先级，并匹配维护任务； 结合图神经网络分析电网拓扑结构，基于GPS和环境数据进行异常定位，判断节点的难以接近性，并生成处理指令，并对抄表数据进行加密存储； 所述构建智能决策模型包括，根据线性回归模型和归一化函数构建智能决策模型，公式表示为： 其中，Pv表示节点v的综合决策评分，N表示历史数据记录数，Lvl表示节点v在第l条记录中的异常定位值，maxLv表示所有节点异常定位值的最大值，Avl表示节点v在第l条记录中的难以接近性值，maxAv表示所有节点难以接近性值的最大值，αlo表示第l条记录中第o个特征的系数，M为特征总数，ωo表示第o个特征的权重，zo，Ov表示节点v的智能决策支持值，Z表示归一化常数，K表示节点的历史数据长度，Rvr表示节点v在第r条数据记录中的具体数值，λr表示第r条记录的调节参数，t表示积分变量，l、v、o和r为变量索引；Ov的值域为[0,∞，当Ov0.1时，则节点v的综合决策权重低；当0.1≤Ov0.3时，则节点v的综合决策权重中等；当Ov≥0.3时，则节点v的综合决策权重高； Pv的值域为[0,∞，当Pv0.1时，则节点v为低优先级，判断节点情况稳定，并继续监控节点的状态；当0.1≤Pv0.3时，则节点v为中优先级，判断节点存在潜在问题，生成维护任务，维护人员在下一次巡检中优先检查节点；当Pv≥0.3时，节点v高优先级，生成维修任务，立即派遣维护人员对节点进行详细检查和修复。

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