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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的自适应修复与按需增强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：CN121479245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610024611.2，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种电力数据的自适应修复与按需增强方法及系统是由谈丛;黄红桥;陈红;刘映兰;徐慧婷;王智;杨静;卜龙敏;曾文伟;苏俊文设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力数据的自适应修复与按需增强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的自适应修复与按需增强方法及系统，自适应修复时，识别电力时序数据中的正常数据以及异常或缺失部分，采用条件扩散模型将已知正常数据部分作为条件，并结合预设的周期性先验信息，通过捕捉长时程周期性依赖关系生成填充值填充异常或缺失部分得到数据修复后的电力数据；数据密度增强时，采用时序生成对抗网络将电力数据的低频时序数据作为约束条件生成高频时序数据，并施加一致性损失约束以确保生成的高频时序数据的聚合值与低频时序数据的原始值相同，输出高频时序数据作为数据密度增强后的电力数据。本发明实现了异常数据的高保真修复，并以经济可靠且能保证数值一致性的方式按需增强数据密度。

本发明授权一种电力数据的自适应修复与按需增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电力数据的自适应修复与按需增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取电力数据的时间序列数据与任务指令； 若任务指令为数据修复指令，识别所述时间序列数据中的正常数据以及异常或缺失的部分，使用训练好的条件扩散模型将所述时间序列数据中的已知正常数据部分作为条件，并结合预设的周期性先验信息，通过捕捉长时程周期性依赖关系生成填充值，用所述填充值填充所述时间序列数据中异常或缺失部分得到数据修复后的电力数据，所述周期性先验信息的数学表达式如下： 其中，是时间点t的时序特征编码向量，是一天中的小时，是一周中的星期，和分别是节假日和季节的二进制标志； 所述条件扩散模型在U-Net网络的瓶颈层嵌入包括短时依赖注意力头与长时周期注意力头的注意力模块，所述条件扩散模型的数学表达式如下： 其中，是时间点t的时间序列数据，是由短时依赖注意力头与长时周期注意力头输出聚合得到的特征表示，为条件映射矩阵，为瓶颈层原始隐藏状态，是条件输入； 若任务指令为数据密度增强指令，将所述时间序列数据作为低频数据序列，使用训练好的时序生成对抗网络将所述低频数据序列中的低频数据作为约束条件生成高频数据序列，并施加一致性损失约束以确保生成的高频数据序列的聚合值与对应低频数据的原始值相同，输出所述高频数据序列作为数据密度增强后的电力数据，所述时序生成对抗网络的时序生成器在输入端加入缺失掩码与时间先验编码，以确保模型在生成过程中充分利用可得观测信息与时序规律，所述时序生成器在输出端采用约束型输出层及残差映射，使生成的高频数据序列在聚合后能够与输入的低频数据在物理量上严格一致。

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