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龙图腾网获悉北方工业大学申请的专利一种适应多类型错误的电力系统坏数据识别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：CN121071702B 。

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：202511209205.5，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种适应多类型错误的电力系统坏数据识别方法及系统是由巨云涛;黄炎;王浩志;张凯齐;王晶;于宗民;贾旭文;张晋奇;王雯设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适应多类型错误的电力系统坏数据识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统状态估计技术领域，具体而言，涉及一种适应多类型错误的电力系统坏数据识别方法及系统，采用本发明所提供的方法，包括基于拉格朗日乘子法对量测、拓扑坏数据进行初筛，筛选出可疑的量测、拓扑坏数据，避免模型整数变量过多导致求解效率低下，基于MINLP优化模型实现对量测、拓扑错误的辨识，实现对量测标反数据的辨识与修正，解决传统方法在抗差性能上的局限性，为实现电力系统多源数据校核、修复提供技术支撑。本方法所提出的电力系统坏数据辨识方法，可兼顾处理量测、拓扑错误，有效地避免了传统方法可能导致的漏判、误判问题，修正并保留量测标反的坏数据，避免损失系统可观性，保证了电力系统运行的安全性、稳定性。

本发明授权一种适应多类型错误的电力系统坏数据识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种适应多类型错误的电力系统坏数据识别方法，其特征在于，包括： 获取量测数据，基于拉格朗日乘子对所有所述量测数据进行预处理，得到若干个量测数据对应的拉格朗日乘子，并设置判断阈值，将拉格朗日乘子大于判断阈值的量测数据进行标记，存入目标集合； 建立离散多类型量测坏数据的辨识模型，基于优化求解器计算针对于目标集合的辨识模型，得到坏数据辨识结果； 基于坏数据辨识结果，建立量测标反的电力系统数据修正模型，对坏数据辨识结果中的电力系统坏数据进行二次识别，并修正量测标反的电力系统数据，输出坏数据清单； 所述基于拉格朗日乘子对所有所述量测数据进行预处理包括： 设置初始目标函数和约束条件，所述约束条件包括量测约束、结构约束和操作约束； 基于所述约束条件对拉格朗日乘子、量测值、量测方程、雅克比矩阵和协方差矩阵进行分类，构建基于约束条件和初始目标函数的第一拉格朗日函数； 所述初始目标函数包括： 式中，为初始目标函数输出值，为量测残差，和为量测值和先验状态的协方差矩阵，和分别为状态变量估计值和先验值； 量测约束、结构约束和操作约束包括： 式中，为量测值，为量测方程，代表零注入功率约束，代表开关状态提供的信息； 所述构建基于约束条件和初始目标函数的第一拉格朗日函数包括： 式中，为拉格朗日函数，、、分别为量测约束、结构约束和操作约束对应的拉格朗日乘子，为所有约束的拉格朗日乘子集合，T为转置； 所述建立离散多类型量测坏数据的辨识模型包括： 式中，为可疑量测个数，为非可疑量测个数,为表征是否可疑量测的01整数变量，为常数，为可疑坏数据的残差项，为非可疑坏数据的残差项，为开关支路集合，均为节点编号，为二进制变量,为开关拓扑遥信状态； 所述建立量测标反的电力系统数据修正模型包括： 式中，为表征是否量测标反的01整数变量，为第i个可疑量测坏数据。

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