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龙图腾网获悉光大环境科技(中国)有限公司;光大环保技术研究院(南京)有限公司;光大环保技术研究院(深圳)有限公司申请的专利一种电力企业生产实时数据质量优化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：CN117033356B 。

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：202310917437.0，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权一种电力企业生产实时数据质量优化方法是由李欢欢;曹光;崔钰杰设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力企业生产实时数据质量优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力企业生产实时数据质量优化方法，包括对电力企业的生产数据进行分类和分级，构建用于评估生产数据质量的基本数据质量模型，分别采集自动采集数据、手工填报数据的历史数据和实时数据，基于基本数据质量模型对所采集的生产数据进行清洗、筛选、相关性分析，构建数据调优模型对生产数据进行质量优化和验证；该方法实现对电力企业重要的现场自动采集的数据进行在线数据质量监控、分析和优化，提升电力企业核心数据质量，保障企业的正常开展生产运营管理的有效性。

本发明授权一种电力企业生产实时数据质量优化方法在权利要求书中公布了：1.一种电力企业生产实时数据质量优化方法，其特征在于，执行如下步骤S1-步骤S8，完成针对电力企业生产数据的校验和质量优化： 步骤S1：针对电力企业各种类的生产数据，分别进行分类和分级，其中分类包括将各种类的生产数据分为自动采集数据、手工填报数据，分级包括根据各种类的生产数据的影响范围、直接引用次数、重要性系数，对各种类的生产数据进行重要性分级； 步骤S2：构建用于评估生产数据质量的基本数据质量模型，基本数据质量模型定义各种类的生产数据的完整性得分、规范性得分、及时性得分、准确性得分，并根据四种得分，分别计算各种类的生产数据的数据质量总得分； 步骤S3：根据各种类的生产数据的重要性分级，分别采集预设级别的自动采集数据、手工填报数据的历史数据和实时数据，并将历史数据存入实时数据库临时历史数据表，将实时数据存入实时数据库； 步骤S4：对历史数据进行清洗和筛选，根据基本数据质量模型对实时数据进行质量判定，根据基本数据质量模型的计算结果判定实时数据为异常数据或正常数据，将异常数据记入基本数据质量异常数据明细表； 针对经过清洗和筛选的历史数据，以及判定为正常数据的实时数据，进行时标对齐操作； 步骤S5：分别针对步骤S4所获得的历史数据和实时数据，采用主成分分析法，进行相关性分析，剔除与其他生产数据均无相关性的生产数据； 步骤S6：构建基于修正自学习神经网络的数据调优模型，以步骤S4所获得的历史数据为输入训练样本，对训练样本进行修正，以训练样本的目标值和调整量为输出，对数据调优模型进行迭代训练，获得训练好的数据调优模型； 步骤S7：以步骤S4所获得的实时数据输入训练好的数据调优模型，基于数据调优模型对实时数据进行调优，以数据调优模型的输出作为调优数据，并判定各调优数据的质量； 步骤S8：完成一批次调优数据的计算和质量判定后，计算所有生产数据的调优数据与原始采集数据的相对误差百分比，并降序排列和记录，完成针对电力企业生产数据的校验和质量优化。

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