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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司营销服务中心;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;国网浙江省电力有限公司申请的专利一种台区线损异常诊断与降损策略智能决策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：CN117094389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310985523.5，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种台区线损异常诊断与降损策略智能决策方法及系统是由倪琳娜;严华江;姚力;王振国;章江铭;黄荣国;姜驰;俞佳莉;韩鑫泽设计研发完成，并于2023-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种台区线损异常诊断与降损策略智能决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种台区线损异常诊断与降损策略智能决策方法及系统。本发明的方法，包括：采集台区内每一个节点的表计数据，计算得到台区各个时间尺度的线损率；将过去一年的台区96点分时线损数据，通过基于自适应k近邻的时间序列异常检测算法，得到所述台区的线损异常时间序列；建立台区线损异常原因诊断算法库，对可能发生的每一类异常构建针对性的诊断算法；构建降损策略知识库，降损策略关联，利用知识库匹配得出线损异常事件治理策略；同时，对各项线损异常事件治理策略进行划分。本发明可在台区运行方式变化较大情况下准确检测出线损异常时间序列并进行可降损电量测算，实现了台区线损异常监测、原因诊断、策略生成的自动化。

本发明授权一种台区线损异常诊断与降损策略智能决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种台区线损异常诊断与降损策略智能决策方法，其特征在于，包括： 步骤1，采集台区内每一个节点的表计数据，计算得到台区各个时间尺度的线损率； 步骤2，将过去一年的台区96点分时线损数据，通过基于自适应k近邻的时间序列异常检测算法，得到所述台区的线损异常时间序列； 步骤3，建立台区线损异常原因诊断算法库，对可能发生的每一类异常构建针对性的诊断算法； 步骤4，构建降损策略知识库，降损策略关联，利用知识库匹配得出线损异常事件治理策略；同时，对各项线损异常事件治理策略进行划分； 步骤2具体包括： 21输入待计算台区的日96点统计线损率时间序列数据集Q={s1,s2,…sN}； 22对于数据集Q，计算所有96点统计线损率时间序列之间的欧氏距离，时间序列si和sj之间的欧式距离distsi,sj计算公式如下： ； 23搜索96点统计线损率时间序列数据集Q的自适应k近邻值集合K={k1,k2,…kN}，i=1,2,…,N； 24计算各96点统计线损率时间序列的异常得分，判断是否为异常序列； 步骤23中，时间序列si的自适应k近邻值ki计算过程如下： 231定义时间序列数据集Q中距离si从小到大排序的第k条时间序列的欧式距离为第k近邻距离，记为Dksi，k为任意正整数；定义时间序列si的k近邻域KNNksi为距离si的欧式距离从小到大排序的k条时间序列，即KNNksi={sj∈Q，sj≠si|distsi,sj≤Dksi}；定义反向k近邻域为RNNk，如果si属于sj的k近邻域，则sj属于si的反向k近邻域RNNksi，即RNNksi={sj∈Q|distsi,sj≤Dksj}； 232令搜索次数r=1，迭代查找每个时间序列的r近邻域，记第r次迭代时集合中0的个数为Numr，若Numr连续3次未发生变化，则认为算法达到稳定状态，迭代停止，否则令r=r+1，继续迭代，其中|RNNrsi|表示si的反向k近邻域个数，即RNNrsi子序列的个数； 233令迭代停止后迭代计数为kf=r+2，时间序列si的自适应k近邻； 步骤24中，时间序列的异常得分的计算过程如下： 241取集合{k1,k2,…kN}的最大值为max属于时间序列max近邻域，计算的相对密度； 242依次计算时间序列数据集的异常分数，计算公式为，得到异常分数数据集={,,…,,…,,}，并对其做归一化处理，计算公式为 243设置异常阈值，计算公式为，其中为可调节参数，用于确定阈值的调节范围； 244将时间序列的异常分数S’与异常阈值比较，若异常分数大于异常阈值，则为异常时间序列，反正则为正常；检测出线损异常日的时间序列，得到线损异常日； 245计算得到的几类正常时间序列的聚类中心时间序列； 246测算线损异常日可降损电量。

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