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龙图腾网获悉国网四川省电力公司营销服务中心申请的专利一种基于时序关联偏差的电力负荷异常检测方法、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：CN120804723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511308605.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于时序关联偏差的电力负荷异常检测方法、系统是由李琪林;游俊刚;方建全;杜斌;杨丽莎设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序关联偏差的电力负荷异常检测方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时序关联偏差的电力负荷异常检测方法、系统，涉及电力数据分析技术领域，该方法包括：采集用于电力负荷异常检测的时间序列数据；将时间序列数据通过自注意力神经网络进行特征重构，并获得对应的重构序列数据；获取自注意力神经网络特征重构过程中的关联矩阵，并基于关联矩阵计算得到时间序列数据的时序关联偏差；基于时间序列数据和对应的重构序列数据，计算得到相互之间重构误差；利用时序关联偏差和重构误差，计算得到时间序列数据的异常评分，并基于设定的异常阈值进行异常判断；无需依赖标注数据，能够自适应学习负荷数据的长期依赖结构，并精准识别负荷异常点，为智能电网的安全监测提供更高效的解决方案。

本发明授权一种基于时序关联偏差的电力负荷异常检测方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时序关联偏差的电力负荷异常检测方法，其特征在于，包括以下具体步骤： S1，采集用于电力负荷异常检测的时间序列数据，并对所述时间序列数据进行预处理； S2，将经过预处理后的时间序列数据通过自注意力神经网络进行特征重构，并获得对应的重构序列数据； S3，获取自注意力神经网络特征重构过程中的关联矩阵，并基于所述关联矩阵计算得到所述时间序列数据的时序关联偏差； S4，基于所述时间序列数据和对应的所述重构序列数据，计算得到相互之间重构误差； S5，利用所述时序关联偏差和所述重构误差，计算得到所述时间序列数据的异常评分，并基于设定的异常阈值进行异常判断； 所述关联矩阵表征了各个时间步之间的长短期依赖关系，具体为： ； 式中，为关联矩阵，为自注意力神经网络中注意力子网络的注意力分数矩阵，为自注意力神经网络中注意力子网络的数量； 所述时序关联偏差，具体为： ； 式中，表示时间序列数据中样本的时序关联偏差，表示JS散度函数，表示所有正常样本的关联矩阵的平均值，为样本对应的关联矩阵。

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