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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司信息中心申请的专利基于智瞰平台的电网切换方法、系统、设备及存储介质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：CN118983790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202411079765.9，技术领域涉及：H02J3/0012；该发明授权基于智瞰平台的电网切换方法、系统、设备及存储介质是由林嘉鑫;胡波;吴文远;钱正浩;严宇平;谢瀚阳;黄汉业;秦强设计研发完成，并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智瞰平台的电网切换方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智瞰平台的电网切换方法、系统、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：获取数据采集设备采集到的第一物理信息；对第一物理信息进行时间对齐和标准化处理，得到第二物理信息；基于预先配置的数字孪生模型所生成的训练数据构建One‑ClassSVM模型，对One‑ClassSVM模型进行训练，得到训练后的模型；将第二物理信息输入训练后的模型中进行异常检测，得到异常数据和电网异常位置；根据异常数据生成电网切换指令，并根据电网异常位置将电网切换指令发送给电网切换执行设备。本方法可以同时解决降噪和异常识别两个问题，并从海量数据中快速判断出电网异常位置。

本发明授权基于智瞰平台的电网切换方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于智瞰平台的电网切换方法，其特征在于，由数据终端执行，包括： 获取数据采集设备采集到的第一物理信息，其中，所述第一物理信息包括环境数据、设备状态数据和电网运行数据； 对所述第一物理信息进行时间对齐和标准化处理，得到第二物理信息； 基于预先配置的数字孪生模型所生成的训练数据构建One-ClassSVM模型，对所述One-ClassSVM模型进行训练，得到训练后的模型，其中，所述训练数据包括融合全域电网数据的噪声和正常数据； 将所述第二物理信息输入所述训练后的模型中进行异常检测，得到异常数据和电网异常位置； 根据所述异常数据生成电网切换指令，并根据所述电网异常位置将所述电网切换指令发送给电网切换执行设备； 其中，所述环境数据包括所述数据采集设备所处环境的温度、湿度，所述设备状态数据包括所述数据采集设备的位置坐标、机械损耗程度，所述电网运行数据包括电网负荷、电压、电流； 其中，对所述第一物理信息进行时间对齐和标准化处理，得到第二物理信息，包括： 对所述第一物理信息进行所述时间对齐，生成多维特征向量，其中，包括：表示第i个时间窗口的温度，表示第i个时间窗口的湿度，表示第i个时间窗口的位置坐标，表示第i个时间窗口的机械损耗程度，表示第i个时间窗口的电网负荷，表示第i个时间窗口的电压，表示第i个时间窗口的电流； 将所述多维特征向量在多个时间窗口内进行所述标准化处理，生成如下式所述的第二物理信息： 其中，T表示时间窗口的数量；第二物理信息中每行表示一个时间窗口内的所述多维特征向量；第二物理信息中每列表示所述第一物理信息随时间的变化； 其中，所述基于预先配置的数字孪生模型所生成的训练数据构建One-ClassSVM模型，对模型进行训练，得到训练后的模型，包括： 使用径向基函数核作为核函数并设定合理的超参数，构建One-ClassSVM模型；其中，所述径向基函数核用于将输入数据映射到高维空间，所述超参数用于确定所述One-ClassSVM模型的超球面； 其中，所述超参数为预设的比例阈值，用于控制训练数据中允许偏离边界的样本比例，所述比例可结合电网历史异常数据特征设定； 将所述数字孪生模型所生成的训练数据传递给所述One-ClassSVM模型所配置的Fit函数进行训练，得到所述训练后的模型； 其中，所述数字孪生模型为基于大数据平台中的智瞰平台构建，所述智瞰平台融合全域电网数据，针对不同电网设备生成多场景仿真数据，所述仿真数据用于模拟不同运行状态下的数据采集设备的输出；仿真数据包含噪声； 其中，所述将所述第二物理信息输入所述训练后的模型中进行异常检测，得到异常数据和电网异常位置，包括： 将所述第二物理信息作为测试样本传递给所述训练后的模型所配置的Predict函数进行预测，得到预测结果；其中，所述Predict函数用于计算所述测试样本的数据与所述训练后的模型所配置的超球面之间的距离，所述距离为第一距离值的数据为所述异常数据，所述距离为第二距离值的数据为包含噪声的正常数据，所述电网异常位置为所述异常数据对应数据采集设备的位置坐标； 其中，所述电网切换指令包括：对所述电网异常位置的电源设备进行接通、断开或隔离。

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