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龙图腾网获悉施维智能计量系统服务(长沙)有限公司申请的专利一种基于LTU和多维数据分析异常用电的方法、介质及终端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：CN120258651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510757153.9，技术领域涉及：G06Q10/067；该发明授权一种基于LTU和多维数据分析异常用电的方法、介质及终端是由周莎;罗腾飞;彭毅;胡拯;徐昱设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LTU和多维数据分析异常用电的方法、介质及终端在说明书摘要公布了：本发明适用于电网监测技术领域，涉及一种基于LTU和多维数据分析异常用电的方法、介质及终端，包括：建立电网关系模型；将电表、LTU设备接入主站，采集特定时间段电能示值数据以及拓扑识别数据；将拓扑识别数据与电网关系模型匹配比对，自动修正相关电网层次隶属关系，对于无法识别到拓扑关系的用户电表放入预调电网关系用户电表池，相关监测点放入预调电网关系监测点池；核算每个监测点的损耗率数据；进行线性相关性分析；聚合得到各个预调电网关系监测点和预调电网关系用户电表的特征信息矩阵；进行多维数据融合分析与矫正拓扑联动迭代；得到异常用电户名册。本发明流程简单，操作便捷，有效提高了台区异常用电分析准确性。

本发明授权一种基于LTU和多维数据分析异常用电的方法、介质及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于LTU和多维数据分析异常用电的方法，其特征在于，包括以下步骤： S10、建立从台区变压器至用户电表的电网关系模型； S20、将电表、LTU设备接入主站，完整采集电表、LTU的特定时间段电能示值数据，以及完整采集LTU设备拓扑识别数据； S30、将所述拓扑识别数据与所述电网关系模型匹配比对，自动修正相关电网层次隶属关系，对于无法识别到拓扑关系的用户电表放入预调电网关系用户电表池，相关监测点放入预调电网关系监测点池； S40、根据所述特定时间段电能示值、电网关系模型核算每个监测点的损耗率数据； S50、将所述预调电网关系用户电表池中的用户电表与其直接接入供电节点进行线性相关性分析； S60、根据所述电网关系模型属性、损耗率、线性相关性聚合得到各个所述预调电网关系监测点和预调电网关系用户电表的特征信息矩阵； 所述步骤S60中，所述预调电网关系监测点的特征信息包括监测点、损耗电量、损耗率、损耗率是否异常、用户电表数、识别到的用户电表数、用户电表数差值、未识别到的用户电表数；所述预调电网关系用户电表的特征信息包括疑似用户电表、用户电表电量、所属监测点、所属邻居监测点、是否线性相关； S70、基于所述特征信息矩阵，进行多维数据融合分析与矫正拓扑联动迭代，得到矫正后的电网关系模型； 所述步骤S70中，多维数据融合分析与矫正拓扑联动迭代的具体流程如下： S701、从预调电网关系监测点中取所有损耗率异常的监测点，同时取出监测点相关的预调用户电表； S702、根据监测点的所述损耗电量、未识别到的用户电表数、用户电表数差值，从所述预调电网关系用户电表池中通过组合遍历算法寻找一个或多个用户电表电量组合与监测点的所述损耗电量满足相对近似值标准，在组合遍历算法中，只选择与当前拟对比损耗电量的目标监测点有线性相关的用户电表进行组合，组合方案优先选取调整用户电表数最小的方案，从邻居监测点选取调整用户电表时优先选择无线性相关的邻居用户电表，直到找到相对近似值，当组合方案都不满足条件时，则选择其他组合方案用同样的方法继续遍历； S80、基于所述矫正后的电网关系模型，重新核算监测点损耗率数据，对损耗率异常监测点，重新进行线性相关性分析，得到异常用电户名册。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人施维智能计量系统服务(长沙)有限公司，其通讯地址为：410205 湖南省长沙市高新开发区桐梓坡路468号科研大楼101-5；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。