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龙图腾网获悉四川大学申请的专利结合HDBSCAN与多模型机制的电力监测数据缺失填补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：CN121456323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610022436.3，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权结合HDBSCAN与多模型机制的电力监测数据缺失填补方法是由肖先勇;雍天云;汪颖设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合HDBSCAN与多模型机制的电力监测数据缺失填补方法在说明书摘要公布了：本发明涉及缺失数据填充技术领域，公开结合HDBSCAN与多模型机制的电力监测数据缺失填补方法。首先按照SCU记录的光伏运行状态对台区数据进行一级划分，得到Ⅰ类和Ⅱ类数据；再在每类数据内部进一步采用HDBSCAN算法对数据进行二级划分，根据样本分布的局部密度差异自动形成簇结构，并自动识别噪声点；最后构建基于缺失长度的自适应结构切换机制，根据台区数据缺失区间的长度与工况类型，动态选择LSTM、Attention‑LSTM或BiLSTM‑Attn模型进行训练，对不同工况特征与缺失跨度的针对性建模，实现缺失数据的预测与填补。本发明实现了对不同工况下数据分布的精准刻画，增强了模型对复杂缺失模式的适应性，有效提升了数据填充精度。

本发明授权结合HDBSCAN与多模型机制的电力监测数据缺失填补方法在权利要求书中公布了：1.结合HDBSCAN与多模型机制的电力监测数据缺失填补方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：按照智能融合终端记录的光伏运行状态对光伏运行工况的台区数据进行一级划分：若光伏设备处于工作状态，则进入Ⅰ类时间段，Ⅰ类数据包含光伏数据与台变数据；光伏设备停止工作，则进入Ⅱ类时间段，Ⅱ类数据仅包含台变数据； 步骤2：在每类数据内部进一步采用HDBSCAN算法对数据进行二级划分，根据样本分布的局部密度差异自动形成簇结构，并自动识别噪声点，实现对工况模式的精细化划分； 步骤3：构建基于缺失长度的自适应结构切换机制，根据台区数据缺失区间的长度与工况类型，动态选择LSTM、Attention-LSTM或BiLSTM-Attn模型进行训练，对不同工况特征与缺失跨度的针对性建模，实现缺失数据的预测与填补； 步骤3中构建基于缺失长度的自适应结构切换机制具体为： 设连续缺失区间的长度为Lm；引入基于数据统计的自适应阈值方法；首先收集所有缺失区间长度，形成集合： 7； 其中，表示第个连续缺失区间的长度，为缺失区间总数； 对所述集合计算分布的分位点，根据分位点数定义缺失长度的分段阈值：L1为用于区分小跨度与中等跨度缺失的阈值；L2用于区分中等跨度与大跨度缺失的阈值； 模型选择规则定义为： 8； 其中，LSTM为标准长短期记忆网络，Attention-LSTM为引入注意力机制的长短期记忆网络，BiLSTM-Attn为双向注意力长短期记忆网络。

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