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龙图腾网获悉华北电力大学;国网甘肃省电力公司电力科学研究院;国网甘肃省电力公司;国网山西省电力公司太原供电公司;国家电网有限公司申请的专利一种基于同期线损异常辨识的降损措施制定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：CN110942084B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：201910968455.5，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于同期线损异常辨识的降损措施制定方法是由陈鑫鑫;刘文颖;王维洲;王方雨;张柏林;夏鹏;王耿;张雨薇;拜润卿;张尧翔;邵冲;许春蕾;刘福潮;聂雅楠;李宛齐;冉忠;胡阳;朱丽萍;李潇;郇悦设计研发完成，并于2019-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于同期线损异常辨识的降损措施制定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于同期线损异常辨识的降损措施制定方法，包括对同期线损异常数据进行辨识，针对辨识结果采取相应的降损措施。通过统计分析提取同期线损异常数据波动特征；通过构造同期线损电量矩阵，对矩阵进行奇异值分解提取同期线损异常数据低秩特征；通过对同期线损分摊数据进行灰色关联分析，提取同期分摊线损异常数据的同向相关性特征；通过理论计算线损与同期线损差异性分析得到同期线损异常数据偏离正常数据所具有的“秩和近似相等”的特征。本发明能够根据有效提取同期线损异常数据特征并构造相应神经网络进行训练，能够实现对同期线损异常数据的有效辨识，根据不同辨识结果采取对应的降损措施，可以有效提高降损效率。

本发明授权一种基于同期线损异常辨识的降损措施制定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于同期线损异常辨识的降损措施制定方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：在海量同期线损数据中选取训练样本，包括异常性已知、异常性未知两种类型； 步骤2：计算选取样本的特征指标值，包括波动性特征指标奇异值特征指标Rl、同向相关性指标γi、秩和近似相等特性指标DR+； 步骤3：构造径向基函数神经网络，网络以四个特征指标值作为输入变量，线损数据异常与否作为两个输出变量；计算网络聚类中心cj、宽度σi和权重ωji； 步骤4：利用样本对网络进行训练，得到同期线损异常数据辨识神经网络； 步骤5：计算待辨识同期线损数据特征指标值，利用神经网络进行辨识诊断； 步骤6：根据得到的辨识结果，若同期线损存在异常数据，则根据异常数据位置采取相应管理降损措施；若不存在异常数据，则针对线损较高位置采取相应技术降损措施； 步骤1所述的异常性已知或未知样本均通过状态估计计算得到；步骤2所述的波动性特征指标 为后一时刻线损，为前一时刻线损；奇异值特征指标同向相关性指标εik为线损分摊数据的灰色关联度；秩和近似相等特性指标DR+＝1|R+-nn+14|，R+为正秩和，n为样本容量；大于其余奇异值的奇异值构成的集合为Dh，NDh为大于其余奇异值的奇异值构成的集合容量；Sj为线损电量奇异值矩阵的第j个奇异值，Si为线损电量奇异值矩阵的第i个奇异值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华北电力大学;国网甘肃省电力公司电力科学研究院;国网甘肃省电力公司;国网山西省电力公司太原供电公司;国家电网有限公司，其通讯地址为：102206 北京市昌平区朱辛庄北农路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。