国网上海市电力公司冯嘉俊获国家专利权
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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利融合深度学习的专变用户用电异常链构建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：CN121328048B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511881739.2，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权融合深度学习的专变用户用电异常链构建方法是由冯嘉俊;陈沅芷;江剑峰;张誉匀;朱文君;唐胜飞;周少波;谢辉;沈滢;黄睿力设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本融合深度学习的专变用户用电异常链构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及用户用电链分析的技术领域，公开了融合深度学习的专变用户用电异常链构建方法，包括采集专变用户的时序用电数据和电网拓扑数据，以每个专变用户作为一个节点，构建包含物理连接边和行为关联边的图结构，将所述构建的图结构输入至时空图神经网络模型中，通过在优化目标中引入电网物理约束条件，将电网运行规律作为约束嵌入模型，输出节点级、边级和子图级的多层次异常检测结果，通过所述多层次异常检测结果构建包含用户节点、异常类型节点和时间片节点的异构图，通过预定义的关联模式模板在异构图中进行路径搜索，生成候选异常链，采用时序因果关系验证模型对所述候选异常链进行因果强度验证，实现了用户用电异常链智能分析。
本发明授权融合深度学习的专变用户用电异常链构建方法在权利要求书中公布了：1.融合深度学习的专变用户用电异常链构建方法，其特征在于，包括： S1、采集专变用户的时序用电数据和电网拓扑数据，以每个专变用户作为一个节点，构建包含物理连接边和行为关联边的图结构； S2、将构建的图结构输入至时空图神经网络模型中，提取时空特征，通过在优化目标中引入电网物理约束条件，将电网运行规律作为约束嵌入模型，输出节点级、边级和子图级的多层次异常检测结果； S3、通过所述多层次异常检测结果构建包含用户节点、异常类型节点和时间片节点的异构图，通过预定义的关联模式模板在异构图中进行路径搜索，生成候选异常链，采用时序因果关系验证模型对所述候选异常链进行因果强度验证，输出高置信度的用电异常链，所述用电异常链用于表征异常事件的起源、传播路径与演化过程。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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