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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心);国家电网有限公司申请的专利一种电力数据异常的辨识与溯源方法及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：CN121480998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610019038.6，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种电力数据异常的辨识与溯源方法及系统是由黄红桥;谈丛;陈红;徐慧婷;卜龙敏;刘映兰;汪凤娇;曾文伟;郭光;周亮设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力数据异常的辨识与溯源方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力数据异常的辨识与溯源方法及系统，方法包括：获取电力设备运行数据和拓扑信息并构建图结构；计算图结构中每个节点与其邻居节点之间的注意力系数，根据邻居节点的注意力系数和特征向量计算每个节点的空间特征；获取每个节点的空间特征历史序列并进行时间模式学习得到指标预测值，根据指标预测值与指标观测值计算异常分数；异常分数大于动态阈值时对应节点为运行数据异常的异常节点，按照异常节点与其邻居节点之间的注意力系数筛选上游邻居节点作为嫌疑对象节点，从嫌疑对象节点开始进行双重反事实推理，得到异常节点对应的异常溯源结果。本发明实现了溯源过程的高效自动化与诊断结果的精准化，显著提升了电网数据治理质量。

本发明授权一种电力数据异常的辨识与溯源方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电力数据异常的辨识与溯源方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取电力设备的运行数据和拓扑信息并构建图结构，图结构中的节点与电力设备一一对应，且每个节点都具有对应电力设备的特征向量，所述特征向量包括电力设备的指标的时序数据，若两个电力设备直接相连，图结构中对应的节点之间存在一条边且互为邻居节点； S2：将所述图结构输入训练好的图时序模型，所述图时序模型计算图结构中每个节点与其邻居节点之间的注意力系数，根据注意力系数对同一节点的所有邻居节点的特征向量加权求和，得到每个节点的空间特征，还获取每个节点的空间特征历史序列并进行时间模式学习，得到对应的指标预测值，根据每个节点的指标预测值与指标观测值计算对应异常分数； S3：若异常分数大于动态阈值，则对应节点为异常节点，在存在异常节点且异常节点对应的电力设备的运行数据异常的情况下，按照异常节点与其邻居节点之间的注意力系数从大到小的顺序筛选上游邻居节点作为嫌疑对象节点，从嫌疑对象节点开始进行双重反事实推理，得到异常节点对应的异常溯源结果，从嫌疑对象节点开始进行双重反事实推理时，具体包括： 从每个嫌疑对象节点的特征向量中获取运行状态数据和通信状态数据； 分别将每个嫌疑对象节点的运行状态数据替换为正常参考值，从而将所述图结构更新为每个嫌疑对象节点对应的第一反事实图，将每个第一反事实图作为新的图结构，并再次执行步骤S2，得到每个嫌疑对象节点对应的异常节点的第一反事实异常分数，根据异常节点的原始异常分数和第一反事实异常分数，计算每个嫌疑对象节点对应的节点贡献度； 分别将每个嫌疑对象节点的通信状态数据替换为理想值，从而将所述图结构更新为每个嫌疑对象节点对应的第二反事实图，将每个第二反事实图作为新的图结构，并再次执行步骤S2，得到每个嫌疑对象节点对应的异常节点的第二反事实异常分数，根据异常节点的原始异常分数和第二反事实异常分数，计算每个嫌疑对象节点对应的链路贡献度； 根据同一个嫌疑对象节点对应的节点贡献度和链路贡献度计算对应的总贡献度，将总贡献度最高的嫌疑对象节点作为新的异常节点并再次执行按照异常节点与其邻居节点之间的注意力系数从大到小的顺序筛选上游邻居节点作为嫌疑对象节点的步骤以追溯上游嫌疑对象节点，直到满足迭代终止条件； 比较迭代终止时总贡献度最高的嫌疑对象节点的节点贡献度和链路贡献度，若节点贡献度大于链路贡献度，则异常根源为节点异常，迭代终止时总贡献度最高的嫌疑对象节点对应的电力设备为故障设备，若节点贡献度小于链路贡献度，则异常根源为链路异常，迭代终止时总贡献度最高的嫌疑对象节点与对应异常节点之间的物理连接或通信连接异常。

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