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龙图腾网获悉浙江大学;浙江源创智控技术有限公司申请的专利一种冷源系统数据异常检测及故障排查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：CN116857758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310697402.0，技术领域涉及：F24F11/38；该发明授权一种冷源系统数据异常检测及故障排查方法是由邹铭轩;褚敏;黄文君;李耀廷;洪振民;褚晓敏;朱雷设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种冷源系统数据异常检测及故障排查方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种冷源系统数据异常检测及故障排查方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标建筑冷源系统拓扑结构图，统计目标建筑冷源系统的设备类型与数量并编号，收集目标建筑冷源系统历史运行数据；对目标建筑的设备历史运行数据进行统计性分析，初步排查故障并分离离群点，接着对可信数据集进行归一化处理；基于多隐层自编码器建立目标区域冷源系统异常检测网络模型；结合建立的目标区域冷源系统异常检测网络模型与目标建筑冷源拓扑结构进行实时数据异常检测及故障排查工作。本发明能够及时检测出采集异常的数据，并排查冷源系统故障，实现长期稳定的节能应用。

本发明授权一种冷源系统数据异常检测及故障排查方法在权利要求书中公布了：1.一种冷源系统数据异常检测及故障排查方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取目标建筑冷源系统拓扑结构图，统计目标建筑冷源系统的设备类型与数量并编号，收集目标建筑冷源系统历史运行数据； S2、对目标建筑的设备历史运行数据进行统计性分析，分离离群点，接着对可信数据集进行归一化处理；具体过程为：采用原理对采集到的目标建筑冷源系统历史运行数据进行统计性分析，将采集到的数据特征距离其平均值三倍标准差之外的数值视为离群点，该过程表示为：，其中，表示时刻下采集到的第个数据特征，和分别表示多个时刻历史运行过程中第个数据特征的平均值和标准差,则表示收集到的单位时刻下的特征数量； 接着取所有数据特征都不是离群点的各时刻的数据作为可信数据，剩下时刻的数据为离群数据； 对可信数据集进行归一化处理，作为后续模型训练过程中的输入特征 S3、基于多隐层自编码器建立目标区域冷源系统异常检测网络模型；目标区域冷源系统异常检测网络模型包括编码器、隐藏层以及解码器； 编码器用于将目标建筑冷源系统的已归一化后的高维输入特征编码成低维的向量；从输入层到隐藏层的编码过程表示为：，其中为编码器的输出，表示激活函数，和分别是编码过程中的权重和偏差； 隐藏层共有层； 解码器将隐藏层的隐变量还原为高维特征,该过程表示为，其中表示通过解码重构而成的输出特征，和则表示解码过程中的权重和偏差； 目标建筑冷源系统异常检测网络模型通过对比输入和输出之间的差异来判断数据异常，模型的优化目标函数表达为：； 目标区域冷源系统异常检测网络模型包括编码器、隐藏层以及解码器； 编码器用于将目标建筑冷源系统的已归一化后的高维输入特征编码成低维的向量；从输入层到隐藏层的编码过程表示为：，其中为编码器的输出，表示激活函数，和分别是编码过程中的权重和偏差； 隐藏层共有层； 解码器将隐藏层的隐变量还原为高维特征,该过程表示为，其中表示通过解码重构而成的输出特征，和则表示解码过程中的权重和偏差； 目标建筑冷源系统异常检测网络模型通过对比输入和输出之间的差异来判断数据异常，模型的优化目标函数表达为：； S4、结合建立的目标区域冷源系统异常检测网络模型与目标建筑冷源拓扑结构进行实时数据异常检测及故障排查工作。

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