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龙图腾网获悉广东电力交易中心有限责任公司申请的专利一种对发电机组异常行为数据进行监测的方法和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：CN120995413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511516937.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种对发电机组异常行为数据进行监测的方法和系统是由孙谦;刘思捷;白云霄;张云勇;徐云;钟佳宇;饶云杰;吴焱松;张雯;窦哲浩设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对发电机组异常行为数据进行监测的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于电力数据监测领域，涉及一种对发电机组异常行为数据进行监测的方法和系统，包括：获取机组群的历史数据；构建指标数据，并基于指标数据，对历史监测数据的异常值进行修正，得到修正历史监测数据；对修正历史数据进行分解重构，得到多种频率的分解历史数据，基于分解历史数据分别进行数据预测，得到多种频率的分解监测数据预测值，并对分解监测数据预测值进行集成，得到监测数据预测结果；基于监测数据预测结果和监测数据的预设偏差范围，设置监测数据范围，并基于监测数据范围确定机组的监测数据是否异常；以保障发电机组数据监测的精准性与电力系统运行的安全性，并基于分解集成预测方法确定事前评估指标的阈值。

本发明授权一种对发电机组异常行为数据进行监测的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种对发电机组异常行为数据进行监测的方法，其特征在于，包括： 获取机组群的历史数据；所述历史数据包括历史监测数据和历史特征数据；所述历史特征数据包括历史气象数据、历史负荷数据和历史燃料数据； 基于所述历史数据，构建指标数据，并基于所述指标数据，对历史监测数据的异常值进行修正，得到修正历史监测数据；所述指标数据包括结构指标和行为指标； 对修正历史数据进行分解重构，得到多种频率的分解历史数据，基于所述分解历史数据分别进行数据预测，得到多种频率的分解监测数据预测值，并对所述分解监测数据预测值进行集成，得到监测数据预测结果；所述修正历史数据包括修正历史监测数据和历史特征数据；得到监测数据预测结果，包括： 对所述修正历史数据进行多元经验模态分解，得到多个本征模态函数和趋势项； 将多个本征模态函数重构为高频项和低频项； 利用动态模型对所述趋势项、所述高频项和所述低频项进行处理，得到机组在各时段的监测数据预测值；构建所述动态模型，包括： 利用增广迪基-富勒检验方法对低频项和趋势项进行单位根检验，确定序列是否平稳，得到平稳检验结果； 基于所述平稳检验结果，建立自回归积分滑动平均模型，包括：若序列通过平稳性检验，则建立第一自回归积分滑动平均模型；若序列未通过平稳性检验，则对序列进行差分后建立第二自回归积分滑动平均模型；所述序列是指低频项和或趋势项； 基于所述自回归积分滑动平均模型，根据自相关函数和偏自相关函数，确定所述自回归积分滑动平均模型的参数，得到最终的自回归积分滑动平均模型； 检验最终的自回归积分滑动平均模型残差的自回归条件异方差效应，并基于残差是否存在相关性，确定所述动态模型，包括：若残差存在相关性，则对残差序列构建广义自回归条件异方差模型，并将所述广义自回归条件异方差模型作为所述动态模型；若残差不存在相关性，则将最终的自回归积分滑动平均模型残差作为所述动态模型； 基于所述监测数据预测结果和监测数据的预设偏差范围，设置监测数据范围，并基于所述监测数据范围确定机组的监测数据是否异常。

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力交易中心有限责任公司，其通讯地址为：510699 广东省广州市越秀区东风东路761号丽丰中心12楼；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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