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龙图腾网获悉扬州大学申请的专利一种基于深度学习的电网运行数据分析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：CN115511353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211257857.2，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于深度学习的电网运行数据分析方法是由成翔;孙小兵;李斌;张佳乐;朱毅;杨超设计研发完成，并于2022-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的电网运行数据分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的电网运行数据分析方法，通过设置第一对比模块、第一数据库、检测装置、提醒模块、第一处理模块和第一读取模块，能够检测电网的运行数据，如果电网的运行数据出现问题，就会向电网负责人发送消息，及时对所发现的电网问题进行预警；通过设置第二对比模块、第二数据库、第二处理模块和第一读取模块，能够提前诊断出电网出现的问题，预先安排维修人员去进行巡检维修，无需要采用传统的方式，即安排人员先去查看情况，再安排人员去进行维修，耽误大量的时间和精力。

本发明授权一种基于深度学习的电网运行数据分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电网运行数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将检测装置与电网连接，检测装置检测电网运行情况，检测装置会将检测到的数据发送给第一处理模块； S2、第一处理模块启动第一读取模块，第一读取模块读取第一数据库内的电网正常运行数据，并将数据发送给第一处理模块； S3、第一处理模块启动第一对比模块，第一对比模块将检测数据与电网正常运行数据进行对比诊断，得出电网运行数据是否正常，并将对比诊断结果发送给第一处理模块； S4、检测装置检测数据与电网正常运行数据对比有不一致时，第一处理模块将检测数据发送给第一传输模块； S5、第一传输模块将检测数据传输到第二传输模块，第二传输模块将检测数据发送送到第二处理模块； S51、为连续测试函数，λ为特征值，N为空间维度，为电流和电压的相位、i和n为向量； S52、LES的大数定律：依概率收敛于： 中，pλ为矩阵特征值的概率密度函数； S53、LES的中心极限：给定一个非Hermitian的矩形矩阵x，其元素为Xij满足标准正态独立同分布；M是x的协方差sinθ矩阵令测试函数满足连续且则N，T→∞且c＝NT≤1时，按照式2所构造的其值分布收敛于均值为0、方差如下的高斯变量： 中，是元素Ψ的4阶累计量；θ、θ1、θ2为积分自变量，K4＝EX4-3EX4为期望值； S54、LES的期望均值按照大数定律公式2计算，LES的期望方差按照中心极限定理公式3计算；期望值与方差的偏差为Δ均值＝ON-1，Δ方差＝ON-2； S55、通过将电网故障的高维统计特征构建过程作用于电网实时数据，即将得到的特征值与期望和方差进行比对，判断是否超出期望和方差设定的范围从而得到初步故障诊断Rψ； S6、第二处理模块启动第二读取模块，第二读取模块读取第二数据库内的多种电网不正常运行数据，并将数据发送给第二处理模块； S7、第二处理模块启动第二对比模块，第二对比模块将检测数据与电网不正常运行数据进行对比诊断，得出电网运行数据出现的问题，并将对比诊断结果发送给第二处理模块； S8、第二处理模块将对比诊断得出电网运行数据出现的问题发送给显示模块。

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