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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利基于时序变分自编码器的光伏数据异常检测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：CN121188360B 。

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：202511745666.4，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于时序变分自编码器的光伏数据异常检测方法及系统是由吕正;陈昭宇;姜腾;张麟;沈健;胡年平;陈志樑;史勇杰;王晟赟;肖居承;张浩淼;袁嘉博;陆云设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序变分自编码器的光伏数据异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于时序变分自编码器的光伏数据异常检测方法及系统，包括获取包含光伏发电功率及对应协变量的原始时序数据，预处理得到训练样本集；其中，协变量包括环境特征和时间特征；利用训练样本集对时序动态变分自编码器TSDVAE模型进行训练，其中，时序动态变分自编码器TSDVAE模型用于学习在协变量条件约束下的光伏功率时序依赖关系，输出重构的光伏发电功率时序数据；将实时获取的当日的光伏发电功率时序数据及对应协变量时序数据预处理后，输入训练好的时序动态变分自编码器TSDVAE模型，得到重构的光伏发电功率时序数据；基于重构的光伏发电功率时序数据与预处理后的当日的光伏发电功率时序数据之间的DTW距离，得到当日光伏数据异常检测结果。

本发明授权基于时序变分自编码器的光伏数据异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时序变分自编码器的光伏数据异常检测方法，其特征在于，包括： 获取包含光伏发电功率及对应协变量的原始时序数据，预处理得到训练样本集；其中，所述协变量包括环境特征和时间特征； 利用所述训练样本集对时序动态变分自编码器TSDVAE模型进行训练，其中，所述时序动态变分自编码器TSDVAE模型用于学习在协变量条件约束下的光伏功率时序依赖关系，输出重构的光伏发电功率时序数据； 将实时获取的当日的光伏发电功率时序数据及对应协变量时序数据预处理后，输入训练好的时序动态变分自编码器TSDVAE模型，得到重构的光伏发电功率时序数据； 基于所述重构的光伏发电功率时序数据与预处理后的当日的光伏发电功率时序数据之间的DTW距离，得到当日光伏数据异常检测结果； 所述环境特征包括光照强度和环境温度；所述时间特征包括小时特征和星期特征；对所述原始时序数据进行预处理，包括： 构建所述光伏发电功率与协变量的回归关系； 对所述光照强度、环境温度、小时特征和星期特征分别拟合边缘分布，再整合光照强度、环境温度、小时特征和星期特征之间的相关性，生成对应的新协变量；将所述新协变量代入所述回归关系中进行计算，得到第一新光伏发电功率； 补齐所述第一新光伏发电功率中的不连续时刻的光伏发电功率，得到第二新光伏发电功率； 对所述第二新光伏发电功率进行物理约束修正，得到第三新光伏发电功率； 将所述第三新光伏发电功率与对应的所述新协变量进行数据归一化处理后，得到增强数据样本； 基于多个所述增强数据样本得到所述训练样本集； 基于多个所述增强数据样本得到所述训练样本集，包括： 将多个所述增强数据样本，按照天为单位切分为天的样本数据； 将每一天的样本数据继续细分为至少一个等长时间片段，每天的每个时间片段的新协变量组成条件时序数据，对应的第三光伏发电功率组成目标时序数据； 每个条件时序数据及对应目标时序数据组成训练样本，多个训练样本构成训练样本集； 所述时序动态变分自编码器TSDVAE模型包括递归网络、条件先验模块、推理网络和生成网络； 所述递归网络基于双向GRU单元构建，用于基于所述条件时序数据及对应目标时序数据，得到前向和后向隐藏状态，以及基于时序注意力机制加权融合前向和后向隐藏状态，得到历史隐藏状态； 所述条件先验模块，用于基于VAE模型的先验分布构建动态的、序列化的条件先验，以及基于所述条件时序数据和历史隐藏状态得到潜在变量先验分布均值和方差； 推理模块、生成模块分别基于VAE模型的编码器和解码器构建； 所述推理模块，用于通过预设的缺失掩码标记丢包，加权插值修复目标时序数据，并基于目标时序数据和历史隐藏状态，学习得到潜在变量后验分布均值、方差以及潜在变量； 所述生成模块，用于基于潜在变量、条件时序数据以及历史隐藏状态，通过VAE解码器映射输出重构的光伏发电功率。

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