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龙图腾网获悉天津天电瑞联能源科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的智能电网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：CN120522515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202511028434.7，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种基于深度学习的智能电网异常检测方法及系统是由邵军;孙淼赫;王志成;程久东设计研发完成，并于2025-07-25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智能电网异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于电网异常检测技术领域，具体为一种基于深度学习的智能电网异常检测方法及系统，方法包括：对电网所处环境气候状态及电磁干扰状态进行分析，确定电网异常检测分析阈值，对电网负载状态及电网电能质量进行分析，得到电网异常检测分析信号，确定初始电网异常评定等级，获取神经网络模型电流状态及电压状态输出结果，基于初始电网异常评定等级、神经网络模型电流状态及电压状态输出结果，确定电网异常评定等级。本发明利用深度学习技术结合多维度电网数据，实现了电网异常的精准检测与动态自适应评定，显著提升了检测准确性与自动化水平。

本发明授权一种基于深度学习的智能电网异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的智能电网异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取电网所处环境气候状态数据，基于电网所处环境气候状态数据对电网所处环境气候状态进行分析，得到气候状态分析信号； 获取电网所处环境电磁干扰状态数据，具体包括环境电场强度、环境磁场强度、环境电磁波能量流功率密度，将电网所处环境电磁干扰状态数据与气候状态分析信号进行结合分析，确定电网异常检测分析阈值，过程为： 基于获取的电网所处环境电磁干扰状态数据，结合气候状态分析信号，综合分析得到电网所处环境状态分析信号，电网所处环境状态分析信号作为确定电网异常检测分析阈值的分析依据； 电网所处环境状态分析信号β的计算公式为： ； 式中，α为气候状态分析信号，dc为归一化处理后的环境电场强度，cc为归一化处理后的环境磁场强度，gm为归一化处理后的环境电磁波能量流功率密度，、、分别为设定的dc、cc、gm的补偿因子，e为自然常数； 将电网所处环境状态分析信号存储为指定标签，将该指定标签与数据库中存储的各设定标签进行比较，得到该指定标签对应的设定标签，获取数据库中存储的该设定标签对应的电网异常检测分析阈值； 数据库中存储的设定标签与电网异常检测分析阈值对应的过程如下： 获取电网历史所处环境数据，包括历史环境气候状态数据和历史电磁干扰状态数据，其中历史环境气候状态数据包括归一化后的历史环境温度、环境湿度和环境降水量，历史电磁干扰状态数据包括归一化后的历史环境电场强度、环境磁场强度和环境电磁波能量流功率密度； 基于DBSCAN聚类算法对电网历史所处环境数据进行聚类分析，确定若干个聚类中心，获取每个聚类中心对应的电网历史所处环境数据； 对各个聚类中心对应的电网历史所处环境数据进行均值处理，得到均化处理的电网历史所处环境数据； 基于均化处理的电网历史所处环境数据计算得到历史电网所处环境状态分析信号，将各个聚类中心对应的历史电网所处环境状态分析信号存储为设定标签； 获取每个聚类中心对应的电网历史所处环境数据对应的历史电网运行状态数据，包括历史电网负载状态数据和历史电网电能质量数据，其中历史电网负载状态数据包括归一化后的历史电网负荷波动频率和电网频率偏离率，历史电网电能质量数据包括归一化后的历史电网电压波动频率，电网总谐波畸变率和电网功率因数； 基于历史电网运行状态数据确定每个聚类中心对应的电网异常检测分析阈值，将电网异常检测分析阈值与设定标签一一对应； 获取电网负载状态数据，对电网负载状态进行分析，得到电网负载状态分析因子； 获取电网电能质量数据，将电网电能质量数据与电网负载状态分析因子进行结合分析，得到电网异常检测分析信号； 将电网异常检测分析信号与电网异常检测分析阈值进行比对，确定初始电网异常评定等级； 确定初始电网异常评定等级后，基于训练好的神经网络模型，对电网电流值及电网电压值进行分析，获取神经网络模型电流状态及电压状态输出结果； 基于神经网络模型电流状态及电压状态输出结果对初始电网异常评定等级进行修正，确定电网异常评定等级。

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