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龙图腾网获悉国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司;国家电网有限公司申请的专利一种基于数据还原技术的冲击负荷模拟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：CN115879373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211562489.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于数据还原技术的冲击负荷模拟系统是由贾依霖;高洋;郝睿;刘宝钢;高雷;朱皓泽;何耀明;关克斯设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据还原技术的冲击负荷模拟系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于数据还原技术的冲击负荷模拟系统，包括步骤一对采集到的负荷数据进行清洗、补全和删除的预处理；步骤二对预处理后的异常值采用3σ原理进行异常值检测，检测后进行异常值修正；步骤三建立异常负荷数据修正模型；步骤四对修正模型后的数据分析结果；利用归一化处理对不同量纲的异常数据进行处理，对实验结果进行了有效的统计，利用BP神经网络建立异常负荷数据修正模型，通过自学习达到更好的效果，对异常数据实现了更好的修正，得到负荷预测值代替数据异常值。

本发明授权一种基于数据还原技术的冲击负荷模拟系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据还原技术的冲击负荷模拟系统，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：对采集到的负荷数据进行预处理； 步骤二：对预处理后的异常值进行处理；对预处理后的数据采用3σ原理进行异常值检测，具体公式如下： 其中，Pi,t为用户第i个相似日时刻的原始负荷数据，n为相似日总数，Pt和分别为相似日t时刻得平均负荷和方差； 通过3σ原理对非正常数判断： 其中，ε为阈值，取值1～1.5； 检测异常值后再进行异常值修正，公式如下： 其中，Pj,t为表示第j天t时刻的负荷值，j为当前时刻所在的天数； 步骤三：建立异常负荷数据修正模型；将预处理后的历史负荷数据划分为异常数据修正模型的训练集、测试集和验证集，对BP神经网络预测模型进行迭代训练，具体步骤如下： 1网络初始化，确定输入变量和输出变量的个数并给出网络联接结构，随机初始化输入层与隐含层之间、隐含层与输出层之间联接的权值； 2提供训练样本，如果输入变量为n个，输出变量为m个，则每个训练样本形式为x1,x2,…,xn；t1,t2,…,tm，这里t1,t2,…,tm是输入为x1,x2,…,xn时的期望输出； 3计算实际输出，利用非线性函数逐级计算各层节点的输出值，不包括输入层，令最后的输出为o1,o2,…,om，非线性函数如下： 4权值调整，用递归方法从输出节点开始返回到隐层节点，调整权值公式如下： ωijN+1＝ωijN+ηoiδj 其中，oi是上层第i节点得输出，若j是输出层节点，则 δj＝oj1-ojtj-oj 若j是隐层节点，则 其中，k是节点j所在层次的下层次的所有节点，为了收敛速度快些，增加一个冲量项，使权值变得平滑些，具体如下； ωijN+1＝ωijN+ηoiδj+α[ωijN-ωijN-1]，0＜α＜1 5返回第2步，重复，直到误差满意为止； 步骤四：对修正模型后的数据分析结果。

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国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司;国家电网有限公司，其通讯地址为：114002 辽宁省鞍山市铁东区南胜利路33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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