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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种适用于多类型海量电力用户数据补全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：CN119782290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202411572526.7，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权一种适用于多类型海量电力用户数据补全方法是由杨挺;刘国梁;许哲铭;张鹏;杨振宁;陈妍宏;李昕洪设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于多类型海量电力用户数据补全方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种适用于多类型海量电力用户数据补全方法，包括如下步骤：步骤1、收集多类型电力用户的用电量数据；步骤2、将单个不同用户用电量数据分解为趋势项与周期项的加和；步骤3、进行周期项验证；步骤4、将步骤1采集到的单个用户用电量数据以及步骤2中分解后的周期项、趋势项时间序列向量进行标准延迟变换，得到汉克尔形式张量；步骤5、建立时序平滑约束和周期项约束；步骤6、建立综合张量补全目标函数；步骤7、求解步骤6获得的综合张量补全目标函数并反MDT技术输出完整数据。本发明能够适用于一维和多维数据的场景，并且补全效果良好。

本发明授权一种适用于多类型海量电力用户数据补全方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于多类型海量电力用户数据补全方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1、收集多类型电力用户的用电量数据，并提取其中任意单个用户用电量数据； 步骤2、基于步骤1提取的单个用户用电量数据，基于时序电力数据分解方法将单个不同用户用电量数据分解为趋势项与周期项的加和； 步骤3、对步骤2得到的周期项数据利用自相关计算和快速傅里叶计算进行周期项验证； 步骤4、利用延迟嵌入变换技术将步骤1采集到的单个用户用电量数据以及步骤2中分解后的周期项、趋势项时间序列向量进行标准延迟变换，得到汉克尔形式张量； 步骤5、基于步骤2获得的趋势项与周期项数据，建立时序平滑约束和周期项约束； 步骤6、针对对步骤4得到的趋势项数据汉克尔形式张量，采用张量平行因子分解，获得张量平行因子分解模型并结合步骤5的两个约束建立综合张量补全目标函数，适用于不同电力用户类型； 步骤7、采用交替最小二乘HALS求解步骤6获得的综合张量补全目标函数并反MDT技术输出完整数据； 所述步骤2的具体步骤包括： 通过移动平均将用户用电量数据分解为趋势项与周期项的加权和； 对步骤1中提取到的用户用电量数据进行加法分解： 式中：α＝2N+1为平滑的阶数，xt为电力用户用电量数据，st为趋势项和et为周期项； 所述步骤5的具体方法为： 通过步骤2分解获得的趋势项与周期项数据，建立时序平滑约束：和周期项约束： 所述步骤6的综合张量补全目标函数及约束条件为： 其中：Eto为缺失元素所在周期内所有数值，m为时延个数，T为周期，w为权重系数wt-mT+…+wt+mT＝1，λe是正则化系数，HX代表的是完整的汉克尔输出张量，用0和1表示缺失和可用元素,表示克罗内克积Kronecker积，汉克尔形式下缺失项用张量HZ来填充： 其中：ρ＝[ρ1,ρ2,...,ρN]T是平滑度参数向量，L1∈RIn-1×In，In∈R,是因子向量中元素的个数一阶导数算子定义为： 所建立目标函数中： 表示观测项HX和重建张量HZ的值的均方根误差RMSE，用来估计两者差值，其中HZ＝＝HS+HE； 时序平滑性正则项:经过第一部分的对参与现货交易的电力用户用电量数据进行分解，对其中的平滑趋势部分并结合汉克尔张量的特殊结构增加时序平滑性约束，即相邻元素间的值是接近的，本发明采用二次变分Quadraticvariation,QV约束，该正则项是对时序平滑性约束的形式化表达，定义为: 3表示数据的周期强关联性，但是由于用电数据存在无规律的噪声，并且经过自相关系数计算，数据并不是严格按照周期项变化，因此根据数据的每个非空缺值的周期数值找到一组合适的参数W，用来拟合周期项中空缺的数值； R为趋势项平行因子分解的秩，R的选择需要充分平衡精度和计算复杂度；过低的R值能够降低计算复杂度，但会产生较大的截断误差，影响模型精度；过高的R值则会增加计算复杂度； 通过开展截断误差实验对R进行寻优，具体步骤如下： 1R的上限Rmax与张量的尺寸相关；HS∈I×J×K，Rmax取值如式9所示： Rmax≤minI×J,I×K,J×K9 式中I,J,K分别代表张量的行、列、张数； 2使用式10来确定平行因子分解的截断误差QCP： 式中：HS'Ω为表示由r组CP分解分量重构得到的未缺失索引张量；选取截断误差QCP逐渐变小并在一定的范围内变得较为稳定时刻所对应的秩大小为本文张量平行因子分解的秩。

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