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龙图腾网获悉深圳供电局有限公司申请的专利一种基于随机矩阵理论的用户耦合性分析方法及相关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：CN119005521B 。

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：202411125107.9，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于随机矩阵理论的用户耦合性分析方法及相关装置是由刘军伟;谭波;黄媚;庄婉铃;成坤;吴栩峰;刘迪;孙文静;李扬;梁洪浩;谢雪景;魏华润;黄公跃;李腾飞;谭琨;王慧琴设计研发完成，并于2024-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机矩阵理论的用户耦合性分析方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种基于随机矩阵理论的用户耦合性分析方法及相关装置。通过对主要测量指标和其他测量指标进行采样得到对应的量测数据，基于移动数据窗口对采样的量测数据进行构建耦合分析矩阵和参考矩阵，基于对耦合分析矩阵和参考矩阵之间的耦合关系进行分析，可以得到主要测量指标和其他测量指标之间的耦合关系，还可以通过对不同采样时间进行分析，且采集的数据可以为高维空间的数据，实现了实时并充分地对用户耦合性进行分析，进而挖掘用户隐藏高维统计信息。

本发明授权一种基于随机矩阵理论的用户耦合性分析方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于随机矩阵理论的用户耦合性分析方法，其特征在于，所述方法包括： 按照预设采样时间间隔获取第一采样数据集和第二采样数据集，所述第一采样数据集包括第一用户的用电数据集，所述第二采样数据集包括以下一种：环境数据集、第二用户的用电数据集； 对所述第一采样数据集和所述第二采样数据集分别进行预处理，得到第一量测数据集和第二量测数据集； 获取所述第一量测数据集中至少一个量测数据的采样时间点，得到目标采样时间点； 基于预设移动数据窗口截取所述目标采样时间点对应的所述第一量测数据集中的部分量测数据，得到第一部分量测数据集，截取所述目标采样时间点对应的所述第二量测数据集中的部分量测数据，得到第二部分量测数据集，并根据所述第一部分量测数据集和所述第二部分量测数据集分别构建目标基本量测矩阵和目标增广量测矩阵； 基于所述目标基本量测矩阵和所述目标增广量测矩阵分别确定目标耦合分析矩阵和目标参考矩阵； 确定所述目标耦合分析矩阵的第一线性特征值，确定所述目标参考矩阵的第二线性特征值； 计算所述第一线性特征值和所述第二线性特征值之间的差值，得到目标差值；所述目标差值与所述目标耦合分析矩阵和所述目标参考矩阵之间的耦合正相关； 其中，在所述基于预设移动数据窗口截取所述目标采样时间点对应的所述第一量测数据集中的部分量测数据，得到第一部分量测数据集之前，所述方法还包括： 获取所述第一量测数据集在所述目标采样时间点的数据个数，得到目标量测数量； 确定所述预设移动数据窗口的大小的一半为第一数量阈值； 在所述目标量测数量小于所述第一数量阈值时，执行所述获取所述第一量测数据集中至少一个量测数据的采样时间点，得到目标采样时间点的步骤； 其中，所述基于预设移动数据窗口截取所述目标采样时间点对应的所述第一量测数据集中的部分量测数据，得到第一部分量测数据集，包括： 确定所述预设移动数据窗口的大小为第二数量阈值； 在所述目标量测数量大于或者等于所述第一数量阈值且所述目标量测数量小于所述第二数量阈值时，基于所述预设移动数据窗口对所述第一量测数据集进行截取，得到参考部分量测数据集； 通过预设差值函数填补所述参考部分量测数据集，得到所述第一部分量测数据集； 其中，所述方法还包括： 在所述目标量测数量大于所述第二数量阈值时，根据所述目标量测数量和所述第二数量阈值确定目标分段个数； 根据所述目标分段个数对所述第一量测数据集进行分段，得到多个分段数据集； 对所述多个分段数据集中每一分段数据集进行随机取样，并依次填入所述预设移动数据窗口，得到所述第一部分量测数据集。

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