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龙图腾网获悉佳源科技股份有限公司申请的专利一种电梯异常能耗的识别与报警方法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：CN116002482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211550789.9，技术领域涉及：B66B5/02；该发明授权一种电梯异常能耗的识别与报警方法是由熊语欣;马培龙;冯广辉设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电梯异常能耗的识别与报警方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种电梯异常能耗的识别与报警方法，包括如下步骤：将训练数据集输入LSTM神经网络进行训练和测试，输出训练好的预测模型和预测误差；通过预测误差对电梯能耗异常数据进行初步筛选，在此基础上识别0数据，采用k‑means聚类和CART算法感知用能异常数据，采用典型场景分析的方式检测突变数据，并结合人工规则提出了预警策略中的决策流程，对异常数据进行报警决策。本发明能够有效识别0数据、用能异常数据和突变数据，并对对应异常数据设置报警决策，使得误报率和漏报率相较于传统报警策略更低。

本发明授权一种电梯异常能耗的识别与报警方法在权利要求书中公布了：1.一种电梯异常能耗的识别与报警方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，获取训练数据集，所述训练数据集包括电梯历史能耗数据； 步骤S2，将训练数据集输入LSTM神经网络进行训练和测试，直至满足预设要求，输出训练好的预测模型和预测误差； 步骤S3，将当前实际采集数据输入训练好的预测模型进行预测，获取预测曲线以及预测数据集； 步骤S4，判断下一时刻实际采集的电梯能耗数据是否为0数据或null数据，若是，则确定下一时刻实际采集的电梯能耗数据为0数据异常数据并记录；若否，则转入步骤S5； 步骤S5，判断下一时刻实际采集的电梯能耗数据与预测数据集中对应预测数据的差值的绝对值是否大于预测误差，若是，则转入步骤S6；若否，则转入步骤S7； 步骤S6，采用k-means聚类和CART算法确定下一时刻实际采集的电梯能耗数据所处的能耗模式，并判断下一时刻实际采集的电梯能耗数据是否当前能耗模式下的用能异常数据，若是，则确定下一时刻实际采集的电梯能耗数据为用能异常数据并记录，若否，则转入步骤S7； 步骤S7，判定对下一时刻实际采集的电梯能耗数据是否满足预设的突变规则，若是，则确定下一时刻实际采集的电梯能耗数据为突变数据并记录，若否，则确定下一时刻实际采集的电梯能耗数据为正常数据，所述预设的突变规则，包括： 设定规则1：Pi-1，Pi，Pi+1为预测曲线中三个连续数值，Ti-1，Ti，Ti+1为连续的实际采集数据，当存在Pi-1PiPi+1或者Pi-1PiPi+1的情况，如果有： P orT P 则视为为能耗突变数据； 设定规则2：i-1i+1为预测曲线中三个连续数值，i-1i+1为连续的实际采集数据，当存在预测曲线单调递增的情况，如果有： i-1 andT i+1 i+1 或对于预测曲线单调递减情况，同理如下： i-1 andT i+1 i+1 则视i-1Ti为能耗突变数据； 设定规则3：Pi-1，Pi，Pi+1为预测曲线中三个连续数值，Ti-1，Ti，Ti+1为连续的实际采集数据，如果有： T i-1 P i-1 andT i P i andT i+1 P i+1 继续判断下一时刻，直至找到一时刻k，使得实际值恢复预测趋势，并且两者差值处于预测误差范围内，在时间段i-1,k，认为该时间段内实际值发生了增长性突变，其中Ti-1,Ti,…,Tk是能耗突变数据； 设定规则4：Pi-1，Pi，Pi+1为预测曲线中三个连续数值，Ti-1，Ti，Ti+1为连续的实际采集数据，如果有： T i-1 P i-1 andT i P i andT i+1 P i+1 继续判断下一时刻，直至找到一时刻k，使得实际值恢复预测趋势，并且两者差值处于预测误差范围内，在时间段i-1,k，认为该时间段内实际值发生了减少性突变，其中Ti-1,Ti,…,Tk是能耗突变值。

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