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龙图腾网获悉长江水利委员会长江科学院;河海大学申请的专利一种梯级电站调度运行数据清洗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：CN120430592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510933943.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种梯级电站调度运行数据清洗方法及系统是由王文卓;吴淑君;周涛;陈芷萱;王永强;许继军;谢帅设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种梯级电站调度运行数据清洗方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种梯级电站调度运行数据清洗方法及系统，属于数据处理的技术领域。获取多组历史单项数据，基于多组历史单项数据建立复杂相关关系并生成历史多项数据。建立单项数据质量诊断模型，对所述历史单项数据进行质量分析得到单项低质量数据，并清洗校正得到清洗后历史单项数据；基于复杂相关关系构建多项数据联合校验模型，利用多项数据联合校验模型对历史多项数据进行校验得到校验后历史多项数据；对清洗后历史单项数据和校验后历史多项数据进行有效筛分与分类，用于后期使用。本发明能够涵盖不同时间点出现的异常情况，不局限于特定时间范围，从而有效捕捉随时可能出现的异常数据，提高数据处理的全面性。

本发明授权一种梯级电站调度运行数据清洗方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种梯级电站调度运行数据清洗方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取梯级电站历史运行数据，所述历史运行数据包括多组历史单项数据；基于所述多组历史单项数据建立复杂相关关系，根据所述复杂相关关系分别得到若干组历史多项数据； 建立单项数据质量诊断模型，对所述历史单项数据进行质量分析得到单项低质量数据，并清洗校正得到清洗后历史单项数据； 基于复杂相关关系构建多项数据联合校验模型，利用多项数据联合校验模型对历史多项数据进行校验得到校验后历史多项数据； 将清洗后历史单项数据和校验后历史多项数据整合得到完善型历史数据，建立数据筛选条件集，利用数据筛选条件集将所述完善型历史数据进行筛选得到若干个调度运行数据集； 对每个调度运行数据集执行以下步骤：以数据筛选条件为基础，创建对应的分类阈值，利用分类阈值将调度运行数据集进行分类得到分类数据集； 所述复杂相关关系的建立流程如下： 基于水量平衡原理构建多组历史单项数据之间的复杂相关关系，其表达形式如下： ； 其中，、、、、和分别表示电站对应水库的入库流量、出库流量、弃水流量、发电流量、坝前水位和蓄量变化，为水位与入库流量的函数，为与电站相邻的电站的入库流量，为电站在第i个第一采集周期时的出力，为电站在第二采集周期时的出力，其中第一采集周期和第二采集周期之间的关系如下：，i为第一采集周期的次数； 基于特征曲线建立多组历史单项数据之间的复杂相关关系，其表达如下： ； 为电站的下游水位，为电站的发电水头水位，为电站的出力，为电站的闸门开度，为电站的发电毛水头，为电站的耗水率，、、和均表示曲线函数； 所述多项数据联合校验模型包括：基于时间尺度的数据联合校验模型和基于物理机制的数据联合校验模型； 所述基于时间尺度的数据联合校验模型用于校验历史单项数据在不同时间尺度的一致性，其验证过程如下： 定义最小单位时间尺度和最大单位时间尺度，其中，，为大于等于3的整数； 分别获取最小单位时间尺度的电站的历史单项数据和最大单位时间尺度的历史单项数据； 基于所述历史单项数据计算得到最大单位时间尺度的电站的估算单项数据； 结合最大单位时间尺度的历史单项数据，采用以下公式计算得到单项数据差值：； 若，则表示对应的单项数据从最小单位时间尺度到最大单位时间尺度之间存在离群值，为差阈值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长江水利委员会长江科学院;河海大学，其通讯地址为：433000 湖北省武汉市黄浦大街23号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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