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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利典型干扰场景下的责任主体电能质量趋势识别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：CN120181645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510231180.2，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权典型干扰场景下的责任主体电能质量趋势识别方法是由张鹏;李泽仪;丁石川;赵继峰;徐斌设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本典型干扰场景下的责任主体电能质量趋势识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了典型干扰场景下的责任主体电能质量趋势识别方法，属于电能质量分析领域，包括：获取电能质量时序数据，对所述电能质量时序数据进行分解，得到稳态时序趋势分量；通过趋势检验法对稳态时序趋势分量进行检验，得到趋势类型；根据所述趋势类型对所述稳态时序趋势分量进行计算，得到趋势跨度指数以对电能质量趋势进行量化识别，通过上述技术方案，本发明能够对电能质量趋势进行量化的有效识别。

本发明授权典型干扰场景下的责任主体电能质量趋势识别方法在权利要求书中公布了：1.典型干扰场景下的责任主体电能质量趋势识别方法，其特征在于，包括： 获取电能质量时序数据，对所述电能质量时序数据进行分解，得到稳态时序趋势分量； 通过趋势检验法对稳态时序趋势分量进行检验，得到趋势类型； 根据所述趋势类型对所述稳态时序趋势分量进行计算，得到趋势跨度指数以对电能质量趋势进行量化识别； 对所述电能质量时序数据进行分解的过程包括： 根据电能质量时序数据构建ARIMA模型，通过ARIMA模型获取季节分量； 通过普雷斯科特滤波器对所述电能质量时序数据进行分解，得到趋势分量和扰动分量； 在电能质量时序数据中去除趋势分量和季节分量，得到残差分量； 对ARIMA模型、季节分量和趋势分量进行检验，当符合检验时，将趋势分量作为稳态时序趋势分量； 对稳态时序趋势分量进行检验的过程包括： 根据所述稳态时序趋势分量，计算统计量，其中： 其中，S表示统计量，n表示电能质量指标时间序列中的数据数目，分别表示趋势 分量中任意两个时间点数据，其中，jk，下标j和k表示对应的数据点标号； 计算所述统计量的方差； 其中，表示统计量的方差； 根据所述统计量的方差计算得到趋势检验统计值； 其中，Z表示趋势检验统计值； 对所述趋势检验统计值进行判断，得到趋势类型； 当所述趋势类型为上升趋势时，根据所述稳态时序趋势分量计算趋势跨度指数： 其中，Pc表示趋势跨度指数，与分别为第c组电能质量时序数据的 趋势分量的最大值与最小值，Tvc为第c组电能质量时间序列数据的稳态时序趋势分量，uc为 对应的国标限值区间。

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