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龙图腾网获悉北京斐波信达科技有限公司申请的专利一种异常电力数据管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：CN120804983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510933661.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种异常电力数据管理方法及系统是由王晶设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异常电力数据管理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种异常电力数据管理方法及系统，包括：采集电力数据，生成空间位置图谱，根据电力数据识别异常数据，基于空间位置图谱和异常数据识别异常产生原因，修复异常数据；使用监测器对多域熵增进行监测，所述多域包括物理域、信息域和业务域，所述物理域为电力数据中心的物理设备；根据物理域、信息域和业务域的监测数据构建跨域熵流模型；根据物理域、信息域和业务域的监测数据预测熵增趋势；根据跨域熵流模型对熵增进行调整，根据电力系统状态建立态势模型，通过实时采集和分析数据，及时发现并定位异常；通过三维图谱和根因解耦分析，准确识别异常的根因和传播路径，通过动态引导功能，提高运维人员的修复效率。

本发明授权一种异常电力数据管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种异常电力数据管理方法，其特征在于，包括： S101，采集电力数据，生成空间位置图谱，根据电力数据识别异常数据，基于空间位置图谱和异常数据识别异常产生原因，修复异常数据； S102，使用监测器对多域熵增进行监测，所述多域包括物理域、信息域和业务域，所述物理域为电力数据中心的物理设备； S103，根据物理域、信息域和业务域的监测数据构建跨域熵流模型； S104，根据物理域、信息域和业务域的监测数据预测熵增趋势； S105，根据跨域熵流模型对熵增进行调整，根据电力系统状态建立态势模型；所述S105具体包括： 对系统的状态进行实时监测，结合系统的历史数据，利用时间序列分析识别历史数据中的模式和趋势，将实时监测数据与历史数据进行融合，使用动态贝叶斯网络方法，构建态势模型，当模型预测到某个域的设备状态即将达到故障阈值时，提前启动备用设备，确保系统的连续运行；当模型预测到网络流量即将拥塞时，调整通信路径，优化网络资源配置，根据异常的严重程度和影响范围，设定异常抑制策略的优先级。

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北京斐波信达科技有限公司，其通讯地址为：101599 北京市密云区鼓楼东大街3号山水大厦3层313室-4270(集群注册)；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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