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龙图腾网获悉东莞理工学院申请的专利一种基于非线性Tucker分解耦合的电力感知数据补全方法及装置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：CN119474696B 。

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：202411606546.1，技术领域涉及：G06F17/10；该发明授权一种基于非线性Tucker分解耦合的电力感知数据补全方法及装置是由吴昊;刘志刚;李蔚凌;钟裕荣设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非线性Tucker分解耦合的电力感知数据补全方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于非线性Tucker分解耦合的电力感知数据补全方法及装置，所述方法包括：接收电力感知数据的补全指令；基于补全指令，采集历史电力感知数据；根据采集的历史电力感知数据，构建电力感知数据张量；对历史电力感知数据进行非线性Tucker分解耦合，构建电力感知数据核心张量和隐特征矩阵；基于电力感知数据张量、电力感知数据核心张量和隐特征矩阵，构建目标损失函数并进行迭代优化，并基于迭代优化后的目标损失函数对电力感知数据进行数据补全，获得电力感知数据补全值。本发明用于处理电力感知数据，能够基于统计规律进行高精度的数据补全，以解决含有时序信息的动态电力感知数据缺失问题。

本发明授权一种基于非线性Tucker分解耦合的电力感知数据补全方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于非线性Tucker分解耦合的电力感知数据补全方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：接收电力感知数据的补全指令； S2：基于所述补全指令，采集历史电力感知数据； S3：根据采集的所述历史电力感知数据，构建电力感知数据张量； S4：对所述历史电力感知数据进行非线性Tucker分解耦合，构建电力感知数据核心张量和隐特征矩阵； S5：基于所述电力感知数据张量、所述电力感知数据核心张量和所述隐特征矩阵，构建目标损失函数并进行迭代优化，并基于迭代优化后的目标损失函数对所述电力感知数据进行数据补全，获得电力感知数据补全值； 所述历史电力感知数据以四元组的形式进行存储，四元组表示为Q＝l,d,p,v；其中，l表示量测参量，d表示测量时间点，p表示测量天数，v表示量测参量l于测量时间点d在测量天数p测得的电力感知值； 所述根据采集的所述历史电力感知数据，构建电力感知数据张量，包括： S31：将所述历史电力感知数据的所有四元组Q＝l,d,p,v按照测量天数p划分为K个测量天数的数据； S32：基于p＝1的四元组Q1＝l,d,1,v得到Q1的数据l,d,v，并根据Q1构造测量天数p＝1的切片矩阵P1； S33：根据其余测量天数p依次基于上述步骤从四元组Q＝l,d,p,v中依次选择出四元组Q2、Q3、…、QK，分别构造切片矩阵P2、P3、…、PK； S34：将K个所述切片矩阵按照划分的时间段顺序从前到后依次排列，构建电力感知数据张量Ψ∈RI×J×K； 其中，P1的大小为I行J列，I为量测参量的数量，J为测量时间点的数量；切片矩阵P1中的元素P1 ij表示在第1个测量天数第i个量测参量在第j个测量时间点测得的电力感知值，1≤i≤I，1≤j≤J；R表示实数集； 对所述历史电力感知数据进行非线性Tucker分解耦合，构建电力感知数据核心张量和隐特征矩阵，包括： S41：基于所述历史电力感知数据，构建电力感知数据核心张量G； S42：基于所述历史电力感知数据，构建表示所有量测参量l的隐特征矩阵A、表示所有测量时间点d的隐特征矩阵B及表示所有测量天数p的隐特征矩阵C； 基于所述电力感知数据张量、所述电力感知数据核心张量和所述隐特征矩阵，构建目标损失函数并进行迭代优化，并基于迭代优化后的目标损失函数对所述电力感知数据进行数据补全，获得补全后的电力感知数据，包括： S51：初始化电力感知数据补全过程中涉及的过程参数； S52：根据所述电力感知数据张量、所述电力感知数据核心张量、所述隐特征矩阵A、B、C和所述过程参数，构建电力感知数据补全的初始目标损失函数； S53：对所述初始目标函数进行迭代优化，获得中间目标损失函数； S54：判断所述中间目标损失函数是否满足迭代终止条件，若是，则终止迭代，将所述中间目标损失函数作为迭代优化后的目标损失函数并输出；若否，则继续迭代； S55：基于迭代优化后的目标损失函数对电力感知数据进行数据补全，获得补全后的电力感知数据。

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