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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司营销服务中心;国网江苏省电力有限公司申请的专利基于深度学习的电力数据泄露识别方法及系统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：CN120579221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511086086.9，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于深度学习的电力数据泄露识别方法及系统是由赵磊;俞阳;王逸民;李一鸣;朱海;龚雯设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的电力数据泄露识别方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于深度学习的电力数据泄露识别方法及系统，该方法包括：S1.生成差分隐私标注用电数据集；S2.基于小波包分解与互信息筛选对差分隐私标注用电数据集进行特征映射，获得多尺度关键特征张量；S3.将多尺度关键特征张量置入鱼鹰优化算法引擎，完成局部精细寻优并输出鱼鹰优化最优超参数集合；S4.将鱼鹰优化最优超参数集合动态注入Mamba选择性状态空间网络，构建经优化的Mamba选择性状态空间网络结构，利用门控状态选择机制输出泄露高度相关的状态路径；S5.将泄露高度相关的状态路径送入联机决策模块，依据自组织阈值校验机制生成微量数据泄露预警结果。本发明使得优化策略更加敏感于微弱泄露信号区域。

本发明授权基于深度学习的电力数据泄露识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电力数据泄露识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.采集电力电表原始用电数据，生成差分隐私标注用电数据集； S2.基于小波包分解与互信息筛选对差分隐私标注用电数据集进行特征映射，获得多尺度关键特征张量； S3.将多尺度关键特征张量置入鱼鹰优化算法引擎，执行盘旋搜索获得候选超参数集合，将候选超参数集合与多尺度关键特征张量共同递交鱼鹰优化算法俯冲阶段，完成局部精细寻优并输出鱼鹰优化最优超参数集合； S4.将鱼鹰优化最优超参数集合动态注入Mamba选择性状态空间网络，构建经优化的Mamba选择性状态空间网络结构，将差分隐私标注用电数据集流式输入经优化的Mamba选择性状态空间网络，利用门控状态选择机制，筛选出门控激活值高于状态路径选择阈值的状态向量，将筛选出的状态向量按照其在时间序列中的生成顺序依次组合，得到状态路径集合； S5.将状态路径集合送入联机决策模块，依据自组织阈值校验机制生成微量数据泄露预警结果，并通过加密通信通道推送至调度中心与安全运维平台，完成电力电表微量数据泄露识别。

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