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龙图腾网获悉东南大学;东南大学苏州研究院申请的专利一种综合能源系统不良数据预处理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：CN116842316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310766124.X，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种综合能源系统不良数据预处理方法及系统是由郑建勇;吴建章;梅飞;牛志亮;李恺;郑茜匀;王帅;张恒设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种综合能源系统不良数据预处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种综合能源系统不良数据预处理方法及系统，属于综合能源系统领域；一种综合能源系统不良数据预处理方法包括：首先采集综合能源系统状态实时量测数据，并进行归一化处理；然后输入综合能源系统不良数据检测模型中，若检测模型判定量测数据中存在不良数据，则进行辨识和修正；若检测模型判定量测数据为正常量测数据，则结束数据预处理流程；最后利用综合能源系统不良数据辨识修正模型确定不良数据所在的位置并对其进行修正，并结束数据预处理流程；该方法可以根据量测数据的重构误差，实时、准确地检测出随机误差过大、量测丢失以及恶意数据攻击等不良数据，相比于传统监督学习算法，其在训练样本较少时有着更精准的检测效果。

本发明授权一种综合能源系统不良数据预处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种综合能源系统不良数据预处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集综合能源系统状态实时量测数据，并进行归一化处理； 将归一化后的实时量测数据输入综合能源系统不良数据检测模型中，若检测模型判定量测数据中存在不良数据，则进行辨识和修正；若检测模型判定量测数据为正常量测数据，则结束数据预处理流程； 利用综合能源系统不良数据辨识修正模型确定不良数据所在的位置并对其进行修正，并结束数据预处理流程； 所述综合能源系统不良数据检测模型是由多个AE不良数据检测模型组成； AE包括编码器和解码器； 所述综合能源系统不良数据辨识修正模型由多个GRU-Attention不良数据辨识修正模型构成的，使用综合能源系统不良数据辨识修正模型对不良数据进行辨识修正的步骤具体包括： S31，对综合能源系统历史量测数据进行归一化处理，叠加高斯白噪声，并划分训练集、验证集和测试集； S32，将综合能源系统历史量测数据按类别划分为多个子数据集，分别针对每类量测数据搭建各类GRU-Attention不良数据辨识修正模型；并通过设置超参数，对其进行多次训练，优化模型参数； S33，将验证集数据输入训练好的GRU-Attention不良数据辨识修正模型，记录验证集的预测最大相对误差，并作为不良数据的在线辨识阈值； S34，读取存在不良数据的某类量测数据在一个时间段内的历史数据，进行归一化处理，并输入训练好的GRU-Attention不良数据辨识修正模型，将输出的各测点的量测数据预测值与实时量测数据进行比较，若相对误差大于辨识阈值，则判定该测点为不良数据出现的位置；对于不良数据出现的位置，利用量测数据预测值对其进行替换； GRU-Attention不良数据辨识修正模型包括GRU网络和Attention机制。

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