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龙图腾网获悉成都国腾实业集团有限公司申请的专利基于混合深度学习模型的电网数据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：CN120524401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511021172.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于混合深度学习模型的电网数据异常检测方法及系统是由吴开强;付玮设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合深度学习模型的电网数据异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于混合深度学习模型的电网数据异常检测方法及系统，属于电网数据处理技术领域。方法通过将卷积神经网络与递归神经网络、门控循环单元、长短期记忆网络和注意力模型相结合进行混合建模，得到初始检测模型，同时采用模型协同优化机制对初始检测模型进行分布式并行训练，并通过自适应优化算法构建自适应优化器，利用优化器和动态训练机制动态更新模型参数和模型结构，得到混合检测模型；将电力系统的实时数据流输入混合检测模型进行异常检测，同时根据预设防御策略，对检测出的异常数据和潜在攻击行为对电力系统执行主动安全防护操作。本发明能够对电力系统复杂异常行为进行精准检测和实时预警。

本发明授权基于混合深度学习模型的电网数据异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于混合深度学习模型的电网数据异常检测方法，其特征在于，包括： 获取历史电力系统运行数据，并对历史电力系统运行数据进行攻击类型标注和数据划分，得到训练数据集； 将卷积神经网络与递归神经网络相结合，卷积神经网络与门控循环单元相结合，以及卷积神经网络与长短期记忆网络、Transformer注意力模型相结合进行混合建模，得到初始检测模型；所述初始检测模型包括采用CNN-RNN架构的第一子模型、采用CNN-GRU架构的第二子模型和结合Transformer注意力的采用CNN-LSTM架构的第三子模型； 基于训练数据集，采用模型协同优化机制对初始检测模型的各个子模型进行分布式并行训练，并通过自适应优化算法构建自适应优化器，利用自适应优化器和动态训练机制动态更新模型参数和模型结构，得到混合检测模型；所述基于训练数据集，采用模型协同优化机制对初始检测模型的各个子模型进行分布式并行训练，包括：将训练数据集分别输入初始检测模型中的第一子模型、第二子模型和第三子模型中，对每个子模型进行模型并行训练，并通过分布式调度结构获取第一子模型、第二子模型和第三子模型的本地计算梯度；将第一子模型、第二子模型和第三子模型的本地计算梯度进行梯度聚合，得到全局梯度，通过分布式调度结构将全局梯度同步反馈至第一子模型、第二子模型和第三子模型进行模型参数更新；在初始混合模型的输出端嵌入注意力权重分配模块和图神经网络，所述注意力权重分配模块用于调整初始混合模型中每个子模型的输出权重，所述图神经网络用于通过消息传递机制建模不同电力系统节点之间的关联； 将混合检测模型部署到电力系统中，将电力系统的实时数据流输入混合检测模型进行异常检测，识别出异常数据，并标记出潜在攻击行为，同时根据预设防御策略，对异常数据和潜在攻击行为对电力系统执行主动安全防护操作。

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