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龙图腾网获悉无锡学院申请的专利一种电流异常检测系统、方法、电子设备及介质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：CN116956189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202310829113.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种电流异常检测系统、方法、电子设备及介质是由周佳原;张见;曹燚设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电流异常检测系统、方法、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电流异常检测系统、方法、电子设备及介质，所述系统包括电流信号获取模块、数据处理模块、数据聚类模块、阈值模型和ARMA模型，其中，电流信号获取模块：将采集到的电流信号实时传输至数据处理模块；数据处理模块：用于使用时间戳标记每一个采样时刻，并将电流值与时间戳存储在一起，形成电流时间序列数据；数据聚类模块：采用DTW‑kmedoids聚类算法对电流时间序列数据集进行分簇，将电流时间序列数据集分成不同的簇；阈值模型：用于判定此电流时间序列数据为异常；ARMA模型：用于预测未来电流时间序列数据的区间。通过本发明系统实现高准确性、高效率电流异常检测。

本发明授权一种电流异常检测系统、方法、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种电流异常检测系统，其特征在于，包括电流信号获取模块、数据处理模块、数据聚类模块、阈值模型和ARMA模型，其中， 电流信号获取模块：采集电流信号，通过模数转换器将电流信号转化为数字信号；通过数据传输设备将采集到的电流信号实时传输至数据处理模块； 数据处理模块：用于对实时采集到的电流信号进行预处理，所述预处理包括滤波和去噪；将预处理后的电流信号转化为电流时间序列：使用时间戳标记每一个采样时刻，并将电流值与时间戳存储在一起，形成电流时间序列数据； 数据聚类模块：采用DTW-kmedoids聚类算法对电流时间序列数据集进行分簇，将电流时间序列数据集分成不同的簇； 阈值模型：基于不同的簇，计算每个电流时间序列数据到其所属簇的聚类中心的距离，将每个电流时间序列数据到本簇聚类中心的距离与其他簇聚类中心距离的比值作为异常分数，设定阈值θ，若某一电流时间序列数据的异常分数大于阈值θ，则判定此电流时间序列数据为异常； ARMA模型：DTW-kmedoids聚类算法分为不同电流数据的簇，对每个簇中的电流时间序列数据使用自相关函数ACF和偏自相关函数PACF来选择ARMA模型的阶数；根据电流时间序列数据绘制自相关函数ACF和偏自相关函数PACF图形，根据自相关函数ACF和偏自相关函数PACF图形确定ARMA模型的自回归项阶数和移动平均项阶数；将确定的自回归项阶数和移动平均项阶数代入ARMA模型中，得到ARMAp,q模型； 对于每个簇中的电流时间序列，使用极大似然法估计ARMAp,q模型的系数和方差；使用样本数据集训练ARMAp,q模型，并使用极大似然估计算法求解最优参数值； 使用预测误差均方根误差检验和评价指标检验ARMAp,q模型； 对于每个簇中的电流时间序列，使用ARMAp,q模型预测未来电流时间序列数据的值，根据历史数据和ARMAp,q模型参数预测未来电流时间序列数据的区间。

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