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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司信息通信分公司;国网安徽省电力有限公司综合服务中心申请的专利一种基于规则引擎的量测异常数据检测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：CN119807985B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510302400.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于规则引擎的量测异常数据检测方法及系统是由张靖;姚振;张清;贾兆红;王萍;丁瀚文;马俊杰;郝雨;郑倩倩;江潜生;孙佳丽设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于规则引擎的量测异常数据检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及异常检测技术领域，具体为一种基于规则引擎的量测异常数据检测方法及系统，包括以下步骤：基于量测数据包的来源点位编号、传输链路编号和实时状态码，提取传输路径和时间戳序列，比对数据流向路径和预设异常流向，识别风险路径拟合度超过预设阈值的异常方式，获取异常流向特征集。本发明中，通过监测电网实时量测数据提交次数和活跃度的变化，以及数据同步性，能够有效识别和修正数据中的异常点位，这种动态的异常阈值设定和实时数据分析，进一步增强对异常趋势的捕捉能力，能够及时调整处理策略，避免错误数据的累积和传播，数据校准集的生成和数据指纹的应用，有效减少数据冗余和错误的重复，保证数据质量。

本发明授权一种基于规则引擎的量测异常数据检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于规则引擎的量测异常数据检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于量测数据包的来源点位编号、传输链路编号和实时状态码，提取传输路径和时间戳序列，记录量测数据采集、传输和处理环节的节点信息，构建数据流向路径，比对数据流向路径和预设异常流向，计算流向偏离度，识别相邻节点的传输时间间隔与标准时间区间的偏差，识别路径拟合度超过预设阈值的异常方式，获取异常流向特征集； S2：基于所述异常流向特征集，监测量测采集点位活跃状态，识别数据提交次数和活跃度变化，分析相邻点位数据同步性，提取关联点位信息，识别异常点位，形成异常点位波动图； S3：采用所述异常点位波动图，监测数据流，设置动态异常阈值，比对实时数据偏离情况，分析波动幅度，得到异常趋势标识表； S4：采用所述异常趋势标识表，提取邻域点位实时数据，补偿连续异常点位，标记冷却状态的量测采集点位，生成数据校准集； S5：通过所述数据校准集，结合采集点位的ID、时间戳和关键字段，提取数据指纹，比对缓存指纹，剔除重复数据，调整采样频率，得到量测数据智能处理结果； 所述异常流向特征集的获取步骤具体为： S111：基于量测数据包的来源点位编号、传输链路编号和实时状态码，提取传输路径和时间戳序列，建立数据流向路径； S112：采用所述数据流向路径，比对预设异常流向，计算流向偏离度，识别相邻节点的传输时间间隔，并与标准时间区间进行偏差计算，提取超出时间阈值范围的数据包编号及路径，建立路径偏离程度与时间偏差的对应关系，获取路径偏离与时间偏差集合； S113：调用所述路径偏离与时间偏差集合，评估路径偏离程度与时间偏差的相关性，采用公式：； 计算路径拟合度，并比对阈值，筛选异常路径，提取异常路径的特征，获取异常流向特征集； 其中，为路径拟合度，为路径偏离度，和为权重参数，为时间偏差。

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