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龙图腾网获悉中通服咨询设计研究院有限公司申请的专利一种电能耗数据异常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：CN114878934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202210392230.1，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种电能耗数据异常预警方法是由刘露;任杰;周斌;徐啸峰;唐子元;范洪兵;洪亮;沈轩;余超;李元义设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电能耗数据异常预警方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电能耗数据异常预警方法，包括：对企业内部的电表建立空间关联关系；通过智能采集器获取每个电表的实时数据并上报至平台；根据预设指标阈值判断实时数据是否为电能耗异常数据；若是，将电表本周期的电能示数与电表上周期的电能示数做差，得到电表的本期用电量；根据电表的空间关联关系和本期用电量，获得非固定业务异常概率；根据非固定业务异常概率进行电能耗数据的分级异常预警。相较于现有技术，本方法提高异常判定的准确度，减少误判，能够提醒企业用户及时排查异常，纠正数据。

本发明授权一种电能耗数据异常预警方法在权利要求书中公布了：1.一种电能耗数据异常预警方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，对企业内部的电表建立空间关联关系，所述空间关联关系包括每个电表所属的企业所在地、建筑楼栋、楼层和房间； 步骤2，通过智能采集器获取所述每个电表的实时数据，并按照预设上报频率将所述实时数据上报至平台； 步骤3，所述平台收到实时数据后，根据预设指标阈值判断所述实时数据是否为电能耗异常数据；若是，则存储所述电能耗异常数据对应的异常信息并结束判断；若否，则执行步骤4； 步骤4，所述平台将电表本周期的电能示数与电表上周期的电能示数做差，得到所述电表的本期用电量； 步骤5，根据所述电表的空间关联关系和本期用电量，获得非固定业务异常概率； 步骤6，根据所述非固定业务异常概率进行电能耗数据的分级异常预警； 所述步骤5包括： 步骤5.1，查找所述电表所在空间窗口，所述空间窗口即根据电表的空间关联关系确定的所有房间，获取所述空间窗口内所有电表的本期用电量，计算所述空间窗口内所有电表的本期用电量的空间关联离散度，即得出第一异常概率参数p1； 步骤5.2，选取时间窗口，获取所述电表在时间窗口对应的一段连续时间内的每一期用电量，假设计算总期数为N，计算变化趋势波动比例，即得出第二异常概率参数p2； 步骤5.3，获取若干个历史时序，即所述电表的上一日、上一周、上一月以及上一年与所述步骤5.2中时间窗口同时段连续N期的历史时序数据，计算每个所述历史时序数据与步骤5.2时序数据的相似度，并对计算获得的每个所述相似度进行排序，得到最高相似度，即得出第三异常概率参数p3； 步骤5.4，定义预测值，将所述电表本周期电能值，即所述实时数据中的电能值与预测值比较，计算波动比例，得出第四异常概率参数p4； 步骤5.5，将所述异常概率参数p1、第二异常概率参数p2、第三异常概率参数p3和第四异常概率参数p4加权相加，得出所述非固定业务异常概率； 所述步骤5.1中空间关联离散度的计算方法为： 空间关联离散度=Math.abs本电表本期用电量-空间窗口内所有电表本期用电量中位数空间窗口内所有电表本期用电量中的最大用电量-空间窗口内所有电表本期用电量中的最小用电量; 所述步骤5.2中变化趋势波动比例的计算方法为： 变化趋势波动比例=Math.abs本电表本期用电量-本电表上个周期用电量本电表上个周期用电量-时间窗口内本电表电量增长率中位数时间窗口内本电表电量最大增长率-时间窗口内本电表电量最小增长率； 所述步骤5.4中波动比例的计算方法为： 波动比例=Math.abs本期用电量-预测值Math.max预测值，本期用电量。

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