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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种考虑分布式处理信息的配网预警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：CN114429175B 。

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：202111589600.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种考虑分布式处理信息的配网预警方法是由曹杰;肖辅盛;陈子敬;张诗琪设计研发完成，并于2021-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑分布式处理信息的配网预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑分布式处理信息的配网预警方法，其包括对电网终端数据统一采集并进行预处理；检测采集的信息是否合格，若合格则进行异常判断，不合格则删除；基于递归深度学习措施对合格信息提取和过滤；将最后获得的信息输送呈递至控制中心，再对数据统一整理存储至后台，利用输定值判别信息；本发明经济利益高、配电网环境安全；可以实时监测；降低数据阻塞的风险，减少了干扰数据。

本发明授权一种考虑分布式处理信息的配网预警方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑分布式处理信息的配网预警方法，其特征在于：包括， 对电网终端数据统一采集并进行预处理； 检测采集的信息是否合格，若合格则进行异常判断，不合格则删除； 所述异常判断包括， 已被信息监测单元（200）处理过的配网信息以接口互通的方式传输到异常判别单元（300），异常判别单元（300）基于递归深度学习措施对合格信息提取和过滤； 提取级对输入信息作关键因素获取，过滤级对关键因素作筛选并过滤多余内容； 将最后获得的信息输送呈递至控制中心，再对数据统一整理存储至后台，利用输定值判别信息； 所述提取和过滤级协同操作，增强分布式信息处理装置的参数拟合水平，最终得到异常数据的对应关系： ， 其中式内：为已经完成归类操作的终端信息；为已经完成除杂及初步处理的前端信息；为递归深度学习措施的映射情况；为终端信息； 根据异常解析方法存在的4种映射情况得出（1,0,0,0）、（0,1,0,0）、（0,0,1,0）、（0,0,0,1）； 所述递归深度学习方法存在的4种映射级别，相匹配的首级二轮解析内容是（1,0,0）、（0,1,0）、（0,0,1）、（0,0,0）； 根据标准获取所有级别的映射内容，出现差异的映射能够说明各类型的异常； 把终端结果的度量分析值当成归类标准，那么前端异常信息群I能够再区分成多个信息组，最初异常信息的归类方法： ， 其中式内：；m为异常类型合计数目；x为异常类型编号；为第x种异常类型的前端信息；I为前端异常信息群；终端结果的度量分析值； 根据所述度量分析法和异常信息的归类方法获得内容增益； 所述内容增益为减去所得到的数值，通过所述内容增益的差别得出异常的种类； 所述终端信息结果的度量分析计算公式为： ， 其中式内：；m为异常类型合计数目；x为异常类型编号；为第x种异常类型发生的机率；为已经完成除杂及初步处理的前端信息。

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