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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利基于深度神经网络的虚拟电厂分布式数据异常诊断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：CN119622561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202411411418.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于深度神经网络的虚拟电厂分布式数据异常诊断方法是由危国恩;黄蔚亮;张扬;凌雨诗设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经网络的虚拟电厂分布式数据异常诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于深度神经网络的虚拟电厂分布式数据异常诊断方法，涉及人工智能技术领域，包括获取虚拟电厂的各个分布式能源的多模态数据，得到处理后的分布式数据；将虚拟电厂各节点及其关系建模为图结构，得到多时间尺度的时空特征向量；通过构建自监督学习任务进行预训练，提取不同时间尺度和模态数据之间的有效特征；利用生成对抗网络生成正常数据分布模型，将异常数据样本汇总为综合数据集；通过任务之间的共享特征，得到多任务优化模型；得到最终优化后的异常响应系统，进而通过异常响应系统完成虚拟电厂分布式数据异常诊断的任务。本发明实现了对虚拟电厂分布式数据的高效异常诊断和响应处理，具有显著的技术优势和实际应用价值。

本发明授权基于深度神经网络的虚拟电厂分布式数据异常诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于深度神经网络的虚拟电厂分布式数据异常诊断方法，其特征在于，包括： 获取虚拟电厂的各个分布式能源的多模态数据，对多模态数据进行数据清洗和归一化处理，得到处理后的分布式数据，其中多模态数据包括功率输出、气象数据以及设备运行状态； 将处理后的分布式数据分解为短期、中期和长期三种时间尺度，将虚拟电厂各节点及其关系建模为图结构，并利用GNN捕捉时空依赖关系，得到多时间尺度的时空特征向量，其中节点包括风电场、光伏电站和储能设备，其中短期、中期和长期三种时间尺度，分别为分钟级到小时级、天级到周级以及月级到年级的数据； 根据特征向量，通过构建自监督学习任务进行预训练，提取深层特征，同时利用对比学习的方法，提取不同时间尺度和模态数据之间的有效特征； 基于有效特征，利用生成对抗网络生成正常数据分布模型，从正常数据分布模型中分析得到新的正常样本数据，通过新的正常样本数据与实际样本相比对，检测得到偏离正常分布的异常点，并根据异常点生成用于增强模型训练的异常数据样本，将异常数据样本汇总为综合数据集； 根据综合数据集构建多任务学习框架，同时进行异常检测、负荷预测以及故障诊断的多任务学习，通过任务之间的共享特征，得到多任务优化模型；基于多任务优化模型，利用强化学习设计最优的异常响应策略，通过在线学习和自适应调整，实时优化异常检测模型，得到适应动态变化的最终优化后的异常响应系统，进而通过异常响应系统完成虚拟电厂分布式数据异常诊断的任务。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东电网有限责任公司广州供电局，其通讯地址为：510000 广东省广州市天河区天河南二路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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