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龙图腾网获悉重庆大学;国网新疆电力有限公司申请的专利基于无监督聚类与多尺度集成框架的企业危险用电精准预警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：CN120974215B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510907316.7，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权基于无监督聚类与多尺度集成框架的企业危险用电精准预警方法是由余娟;赵明君;马天昊;李雅洁;杨知方;沈佳;曹源;樊茂设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无监督聚类与多尺度集成框架的企业危险用电精准预警方法在说明书摘要公布了：基于无监督聚类与多尺度集成框架的企业危险用电精准预警方法，包括：1获取历史企业用电数据；2基于SOM神经网络对历史企业用电数据进行初步聚类，得到不同用电模式类别的noutput个聚类结果的特征；3基于HCA算法对不同用电模式类别的noutput个聚类结果的特征进行二次聚类，筛选并识别企业危险用电模式类别，构建训练集；4构建基于多尺度电量数据的危险用电模式预警模型；5利用训练集训练基于多尺度电量数据的危险用电模式预警模型；6获取实时企业用电数据，并将实时企业用电数据输入训练后的基于多尺度电量数据的危险用电模式预警模型，对企业危险用电模式进行预警。本发明能够实现对企业危险用电模式的准确、智能化预警。

本发明授权基于无监督聚类与多尺度集成框架的企业危险用电精准预警方法在权利要求书中公布了：1.基于无监督聚类与多尺度集成框架的企业危险用电精准预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取历史企业用电数据； 2基于SOM神经网络对历史企业用电数据进行初步聚类，得到不同用电模式类别的个聚类结果的特征，为正整数，步骤如下： 2.1构建若干SOM神经网络结构； 所述SOM神经网络结构包括输入层、输出层； 所述输入层具有个节点，用于获取企业用电数据，为企业用电数据的维度； 所述输出层具有个神经元，通过对企业用电数据进行竞争学习，得到个聚类结果； 2.2将不同SOM神经网络结构分别对应一种用电模式类别； 2.3根据用电模式类别，采用随机梯度下降法从历史企业用电数据中选择对应维度的数据作为样本，构建不同SOM神经网络结构的样本集合； 2.4利用样本集合对不同SOM神经网络结构进行训练，得到不同用电模式类别的SOM神经网络聚类结构； 2.5将历史企业用电数据输入不同用电模式类别的SOM神经网络聚类结构，得到不同用电模式类别的个聚类结果； 2.6计算不同用电模式类别的个神经元的电量中心曲线，得到不同用电模式类别的个聚类结果的特征； 所述电量中心曲线如下所示： 1 式中，i表示用电模式类别索引，k表示历史企业用电数据索引，表示神经元索引，t表示时间；表示第i个用电模式类别第个神经元对应的历史企业用电数据总数；表示第i个用电模式类别第个聚类结果在时间t的特征；表示第k个历史企业用电数据在时间t的值； 3基于HCA算法对不同用电模式类别的个聚类结果的特征进行二次聚类，筛选并识别企业危险用电模式类别，构建训练集； 4构建基于多尺度电量数据的危险用电模式预警模型； 5以训练集中的历史企业用电数据为输入，企业危险用电模式类别为输出，训练基于多尺度电量数据的危险用电模式预警模型，得到训练后的基于多尺度电量数据的危险用电模式预警模型； 6获取实时企业用电数据，并将实时企业用电数据输入训练后的基于多尺度电量数据的危险用电模式预警模型，得到企业当前用电模式；若企业用电模式为危险用电模式，则进行预警。

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