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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司营销服务中心;国网浙江省电力有限公司申请的专利一种数据异常溯源追踪定位方法、系统、设备及存储介质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：CN119416131B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510022643.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种数据异常溯源追踪定位方法、系统、设备及存储介质是由裘炜浩;杨晓;金王英;金良峰;汪一帆;高杨杨;陈瑞泽;江一伟;蒋自若;王霞设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据异常溯源追踪定位方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据异常溯源追踪定位方法、系统、设备及存储介质。涉及电力系统数据治理技术领域。目前，电力营销数据的分析与应用环节中数据异常检测精准性不足、溯源定位效率低下、知识关联不完整等问题。本发明包括：对电力营销数据进行预处理与特征提取，通过聚类分析和统计方法，构建数据关联关系网，分析数据特征的差异，采用路径推理技术，针对数据流中识别出的异常点，分析其传播路径，构建数据异常溯源定位模型，采用半监督学习方法提高模型的准确性，进行结果优化与超参数调整，将影响业务数据信息的多条件因素作为超参数引入模型。本技术方案极大提升了电力营销数据的异常检测与溯源定位能力。

本发明授权一种数据异常溯源追踪定位方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种知识驱动的数据异常溯源追踪定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 1）对电力营销数据进行预处理与特征提取，包括数据清洗、去重、标准化操作，以及利用知识图谱提取用电量数据的特征，并筛选出关键特征； 2）通过聚类分析和统计方法，构建数据关联关系网，分析数据特征的差异，区分不同数据结果或应用场景的异同，并进行比较； 3）采用路径推理技术和复杂网络分析的方法，通过分析数据流中异常点的传播路径，识别和定位引起数据异常的根源； 4）构建数据异常溯源定位模型，采用图神经网络方法进行特征学习，并通过知识图谱识别异常数据产生的全链路环节，实现针对原始数据异常的判断和标记，进行半监督式异常定位评估； 5）进行结果优化与超参数调整，将影响业务数据信息的多条件因素作为超参数引入模型，调整模型的超参数，并利用反馈机制对模型输出结果进行动态调整； 在所述步骤2）中，构建数据关联关系网的具体步骤包括： 2.1）采用K-means聚类算法，将数据划分为K个聚类，并基于聚类结果构建数据关联关系网G=V,E，其中节点V表示聚类，边E表示聚类之间的关系； 2.2）进行特征向量比较和相似度计算，利用余弦相似度来比较不同聚类之间的特征差异，并基于相似度矩阵S识别特征差异明显的聚类，并分析其可能的异常行为； 所述步骤3）中，识别异常传播路径的具体步骤包括： 3.1）构建一个加权有向图G=V,E，其中节点V代表数据点，边E代表数据之间的影响关系，使用图遍历算法寻找异常传播路径； 3.2）基于复杂网络分析方法，计算网络指标，网络指标包括节点的度数、中心性和影响力，建立传播模型，模拟异常从一个节点传播到另一个节点的过程。

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