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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司信息通信公司;国家电网有限公司申请的专利一种配电网坏数据辨识与调整方法、系统、存储介质及电子设备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：CN115034288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202210444897.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种配电网坏数据辨识与调整方法、系统、存储介质及电子设备是由姚渭箐;刘德一;李钢;罗弦设计研发完成，并于2022-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种配电网坏数据辨识与调整方法、系统、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种配电网坏数据辨识与调整方法、系统、存储介质及电子设备，方法包括以下步骤：融合电网中营销、设备、调度的量测数据，形成配电网海量数据集；选取可靠数据源的数据作为样本数据；基于无监督学习的Kohonen神经网络技术对数据集中样本数据进行聚类分析，并选取聚类中心点作为特征曲线样本；对特征曲线中每一个点位叠加正负偏差，构成坏数据样本集；利用基于人工鱼群算法优化的BP神经网络对坏数据样本集进行训练；将测试数据输入Kohonen网络进行聚类；利用特征曲线对曲线中坏数据进行修复。本发明利用海量历史数据训练神经网络模型，实现配电网坏数据辨识智能化，极大提升了配电网数据治理效率。

本发明授权一种配电网坏数据辨识与调整方法、系统、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种配电网坏数据辨识与调整方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：融合电网中营销、设备、调度的量测数据，形成配电网海量数据集； 步骤2：关联跨专业数据源中同设备数据，对各专业中同一设备进行数据互交，选取可靠数据源的数据作为样本数据； 步骤3：基于无监督学习的Kohonen神经网络技术对数据集中样本数据进行聚类分析，并选取聚类中心点作为特征曲线样本； 步骤4：对特征曲线中每一个点位叠加正负偏差，构成坏数据样本集； 步骤5：利用基于人工鱼群算法优化的BP神经网络对坏数据样本集进行训练； 所述步骤5中，设定第1个坏数据定位网络的人工鱼群及BP网络参数，将坏数据特征样本集中的第1条正偏差曲线输入网络，利用人工鱼群算法进行BP网络参数寻优，当训练结果满足设定参数或者达到最大迭代次数结束训练，并将人工鱼群训练得到的参数输入BP网络继续进行网络训练，最终得到第1条坏数据特征曲线的坏数据识别网络； 将第1条坏数据对应BP网络的参数输入第2条坏数据对应的BP网络进行网络训练，第2条坏数据BP网络参数输入第3条坏数据的BP网络，依次类推，完成所有坏数据曲线的BP网络训练； 步骤6：将测试数据输入Kohonen网络进行聚类，确定该测试数据所属的分类，将数据输入器对应的坏数据识别网络集进行坏数据异常点位的定位； 步骤7：利用特征曲线对曲线中坏数据进行修复； 在坏数据点位精准识别的基础上，利用正常的特征曲线对异常数据进行拟合修复，拟合公式如下： , 其中，的点至点为检出某曲线的异常数据点位，为其特征曲线，为修正后的曲线。

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