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龙图腾网获悉圣普电气有限公司申请的专利智能电能表局部异常点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：CN120822151B 。

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：202511249529.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权智能电能表局部异常点检测方法及系统是由赵红良;姚大军;盛书剑;李启定;李庆设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能电能表局部异常点检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种智能电能表局部异常点检测方法及系统，涉及异常检测领域，其通过在训练阶段，利用被标注为正常的历史用电数据，定义窗口长度和滑动步长，提取一系列正常用电数据滑动窗口的序列。随后，基于这些正常滑动窗口的序列训练LSTM自编码器，使其能够深度学习并内化正常用电模式的时序特征和内在规律。在检测阶段，对待检测数据进行同样方式的滑窗采样，并输入训练好的自编码器。通过计算重构误差，该方法能够精准识别出与正常模式显著偏离的局部异常点。这种方法克服了传统固定阈值或全局统计方法无法捕捉细微局部变化的缺陷，从而显著提升了供电可靠性和运营效率。

本发明授权智能电能表局部异常点检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能电能表局部异常点检测方法，其特征在于，包括：训练阶段和检测阶段； 训练阶段，包括： 获取被标注为正常的历史用电数据； 定义窗口长度和滑动步长，并从所述被标注为正常的历史用电数据提取正常用电数据滑动窗口的序列； 基于所述正常用电数据滑动窗口的序列训练LSTM自编码器模型以得到训练好的LSTM自编码器模型； 检测阶段，包括： 获取待检测用电数据； 以所述窗口长度和所述滑动步长，对所述待检测用电数据进行滑窗采样以得到检测用电数据滑动窗口的序列； 将所述检测用电数据滑动窗口的序列输入所述训练好的LSTM自编码器模型以得到重构误差序列； 基于所述重构误差序列，标记异常发生的时间点； 其中，基于所述正常用电数据滑动窗口的序列训练LSTM自编码器模型以得到训练好的LSTM自编码器模型，包括： 将所述正常用电数据滑动窗口的序列输入所述LSTM自编码器模型的编码器以得到正常用电数据时序上下文隐含编码向量的序列； 将所述正常用电数据时序上下文隐含编码向量的序列输入所述LSTM自编码器模型的解码器以得到重构用电数据滑动窗口的序列，包括：基于所述窗口长度和所述滑动步长，定义时序冗余前驱概率；对所述正常用电数据时序上下文隐含编码向量的序列进行基于时序冗余前驱概率的局部稀疏化以得到局部稀疏化调控因子；将所述时序冗余前驱概率和所述局部稀疏化调控因子以协商消解形式作用于所述正常用电数据时序上下文隐含编码向量的序列中每个正常用电数据时序上下文隐含编码向量的特征值以得到正常用电数据时序上下文隐含编码相位差协调向量的序列；将所述正常用电数据时序上下文隐含编码相位差协调向量的序列输入所述LSTM自编码器模型的解码器以得到所述重构用电数据滑动窗口的序列； 基于所述正常用电数据滑动窗口的序列和所述重构用电数据滑动窗口的序列，计算损失函数值； 基于所述损失函数值并通过梯度下降的反向传播来训练所述LSTM自编码器模型。

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