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龙图腾网获悉广东电力交易中心有限责任公司申请的专利一种基于数据沙箱的电力交易数据挖掘系统及其方法、电子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：CN115577014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211346188.6，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种基于数据沙箱的电力交易数据挖掘系统及其方法、电子设备及存储介质是由黄康乾;胡鑫;周睿;向德军;黄志生;谢宇霆;舒康安;梁志远设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据沙箱的电力交易数据挖掘系统及其方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于数据沙箱的电力交易数据挖掘系统及其方法、电子设备及存储介质，属于电力交易数据挖掘技术领域。包括机器学习任务子系统、仿真数据中台、电力交易数据中台、基础任务子系统和统计分析任务子系统；所述电力交易数据中台分别与机器学习任务子系统、仿真数据中台、基础任务子系统和统计分析任务子系统连接；所述仿真数据中台与机器学习任务子系统连接；本发明针对仿真数据做数据探索，实现了完整的机器学习过程，所有任务都是在明文下操作的，不涉及密文操作，计算和通信的开销小，有效解决了现有技术中存在的计算和通信的开销大、MPC技术无法处理数据探索的技术问题。

本发明授权一种基于数据沙箱的电力交易数据挖掘系统及其方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于数据沙箱的电力交易数据挖掘系统，其特征在于，包括机器学习任务子系统、仿真数据中台、电力交易数据中台、基础任务子系统和统计分析任务子系统； 所述电力交易数据中台分别与机器学习任务子系统、仿真数据中台、基础任务子系统和统计分析任务子系统连接；所述仿真数据中台与机器学习任务子系统连接； 所述机器学习任务子系统执行机器学习相关的数据挖掘任务；包括以下步骤； S21.用户发起数据挖掘请求经交易数据中台审核后由机器学习任务子系统向仿真数据中台发起数据探索和模型调试任务请求；仿真数据中台向用户提供登录接口，用户在仿真数据平台进行数据探索任务，得到初始模型，方法是： S211.所述仿真数据中台根据电力交易数据中台传输的统计参数生成仿真数据；仿真流成包括：假设原始电力交易数据有行列，用表示第行、第列位置的电力交易数据，表示第列数据； S212.计算每一列数据的累计分布表和累计分布表的逆表； 计算每一列数据的累计分布表： 电力交易数据中台将每一列数据进行区间划分，统计每一个区间内的数据的个数，数据中的元素取值在第个区间内的概率为；因此，第列累计分布表的值，其中； 计算累计分布表的逆表： 累计分布表的概率值对应一个区间，在生成逆累计分布表时，对应的取值是区间中心的取值； S213.计算每一列数据的均值和列协方差矩阵； 电力交易数据中台对于每一列数据，根据累计分布表得到数据；记为第行位置的数据，满足，其中为高斯分布的累计分布函数；由变换后的数据计算均值；令，则协方差矩阵； S214.电力交易数据中台将计算得到的每一列数据的累计分布表的逆表、每一列数据的均值和每一列数据的协方差矩阵发送给仿真数据中台； S215.生成联合高斯分布的数据； 仿真数据中台生成均值，协方差为的联合高斯分布中采样得到数据； S216.查逆累计分布表； 仿真数据中台对于每一列Yj查询逆累计分布表，记第行、第列位置的仿真数据为，满足，则得到的为生成的仿真数据，存储在仿真数据中台上； S22.仿真数据中台将初始模型发送至机器学习任务子系统，机器学习任务子系统将初始模型发送至电力交易数据中台，进行机器学习，电力交易数据中台将学习结果发送至机器学习子系统； S23.机器学习系统将学习结果发送至用户； 所述电力交易数据中台用于统计参数并传输至仿真数据中台； 所述仿真数据中台根据电力交易数据中台传输的统计参数生成仿真数据； 所述统计分析任务子系统用于执行用户发起的特色统计分析任务； 所述基础任务子系统用于执行电力交易中心常规的、可以枚举的分析任务，操作流程包括用户发起请求经交易中心审核后由基础任务子系统发送至电力交易中心数据中台，电力交易数据中台对电力交易数据执行基础任务，并将结果发送至基础任务子系统； 基础任务子系统将结果发送至用户。

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