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龙图腾网获悉国网辽宁省电力有限公司大连供电公司申请的专利一种基于深度学习的电力系统终端行为识别方法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：CN120011794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510494308.4，技术领域涉及：G06F18/2131；该发明授权一种基于深度学习的电力系统终端行为识别方法是由栾敬钊;刘林;曲直生;李畅;殷绮霞;刘怡洋;刘子昂;刘喜榕;刘佳琪;董婷;高志远设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的电力系统终端行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的电力系统终端行为识别方法，涉及电力系统技术领域，对终端数据序列进行数图转换，并提取特征点，构建峰点核心采样阵；设置局部边界系数对峰点核心采样阵进行局部提取并与终端序列系数进行特征提取，获得终端特征系数组；对终端特征系数组进行信息流转换并构建终端向量存储库，对终端向量存储库进行对照比对，获得终端码类距离，根据终端码类距离进行判定补充并还原成对应的终端特征流段，获得分类流段存储库，设置阈值参照阵对分类流段存储库进行行为筛查，获得异常数据行为；准确识别终端设备的异常行为，实时监测终端设备的运行状态，保障电力系统的安全稳定运行。

本发明授权一种基于深度学习的电力系统终端行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电力系统终端行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：采集终端综合数据和捕获时间，所述终端综合数据包括电气量数据、设备状态数据以及环境数据，构建终端数据序列； 步骤S2：对终端数据序列进行数图提取，获得终端系数峰点； 对终端数据序列进行数图提取的过程包括： 对终端数据序列进行系数转化，获得终端序列系数，所述系数转化表示将终端数据序列转化成信号形式； 对所获得的终端序列系数进行频谱图转化，获得终端系数频谱图； 根据所获得的终端系数频谱图进行峰点遍历，获得终端系数峰点； 根据终端系数峰点进行形态变换，获得峰点核心采样阵； 步骤S3：设置局部边界系数对峰点核心采样阵进行局部提取，获得边界峰点采样阵，通过对边界峰点采样阵进行联合变换并与终端序列系数进行特征提取，获得终端特征系数组； 步骤S4：对终端特征系数组进行信息流转换，获得终端特征流段，所述信息流转换表示将终端特征系数组转换成一段由二进制码元组成的数据流； 对终端特征流段进行提取构建，获得终端向量存储库； 对终端特征流段进行提取构建的过程包括： 对终端特征流段进行码类分离，获得分码次数，所述码类分离表示在终端特征流段中对二进制码元为1或0出现的次数进行统计； 对所获得的终端特征流段进行码数归纳，获得综合特征码量，所述码数归纳表示对终端特征流段的二进制码元数量进行统计； 基于终端特征流段根据所获得的综合特征码量对分码次数进行分离提取，获得特征码频率，根据特征码频率进行向量构建，获得特征码向量； 根据所获得的捕获时间设置捕捉周期，基于捕捉周期对所获得的特征码向量进行综合统计，构建终端向量存储库； 对终端向量存储库进行对照选取，获得基准终端向量，通过基准终端向量对终端向量存储库进行遍历比对，获得终端码类距离，将所获得的终端码类距离标记为，其中，，表示基准终端向量与终端向量存储库内第i个特征码向量的终端码类距离，终端向量存储库内的特征码向量记作，基准终端向量记作； 根据终端码类距离进行判定补充，获得分类向量存储库； 根据终端码类距离进行判定补充的过程包括： 设置契合阈值，根据契合阈值对终端码类距离进行偏离判定，获得匹配特征向量，并为获得的匹配特征向量构建符合向量集； 根据符合向量集对终端向量存储库进行对照筛选，获得筛选向量存储库； 基于基准终端向量根据所获得的筛选向量存储库对符合向量集进行特征补充，获得分类向量存储库； 步骤S5：根据终端特征流段对分类向量存储库进行对接还原，获得分类流段存储库，所述对接还原表示在分类向量存储库中获取每一特征码向量相关联的终端特征流段，并将关联的终端特征流段替换对应的特征码向量，获得分类流段存储库； 设置终端数据阈值进行形式替换，获得阈值参照阵，根据阈值参照阵对分类流段存储库进行行为筛查，获得异常数据行为。

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