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龙图腾网获悉国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;华北电力大学(保定)申请的专利一种时序数据无监督异常检测方法及装置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：CN121052321B 。

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：202511171350.9，技术领域涉及：G06N3/088；该发明授权一种时序数据无监督异常检测方法及装置是由高树国;刘浩宇;郭猛;张志刚;孙路;田源;赵涛;刘云鹏设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时序数据无监督异常检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种时序数据无监督异常检测方法及装置，涉及异常检测技术领域。该方法包括：获取待测时序数据，并利用滑动窗口对待测时序数据进行划分得到多个数据子集，待测时序数据为多维电力变压器时序监测数据；基于每个数据子集训练相应的自编码器，并计算每个自编码器对目标时序数据的重构残差，目标时序数据为待测时序数据中的任一维时序数据；利用每个自编码器对目标时序数据的重构残差计算目标时序数据中每个时序数据的训练残差和推理残差，并利用目标时序数据中每个时序数据的训练残差和推理残差计算相应时序数据的异常分数；根据目标时序数据中每个时序数据的异常分数判断相应时序数据是否为异常数据。本申请能够提高异常检测的鲁棒性。

本发明授权一种时序数据无监督异常检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种时序数据无监督异常检测方法，其特征在于，包括： 获取待测时序数据，并利用滑动窗口对所述待测时序数据进行划分，得到多个数据子集，所述待测时序数据为多维电力变压器时序监测数据； 基于每个数据子集训练相应的自编码器，并计算每个自编码器对目标时序数据的重构残差，所述目标时序数据为所述待测时序数据中的任一维时序数据； 利用每个自编码器对所述目标时序数据的重构残差计算所述目标时序数据中的每个时序数据的训练残差和推理残差，并利用所述目标时序数据中的每个时序数据的训练残差和推理残差计算相应时序数据的异常分数； 根据所述目标时序数据中的每个时序数据的异常分数判断相应时序数据是否为异常数据； 其中，所述计算每个自编码器对目标时序数据的重构残差，包括： 针对每个自编码器，执行如下步骤： 计算所述目标时序数据经该自编码器的重构值，所述目标时序数据中的每个时序数据分别对应一个重构值； 分别计算每个时序数据与对应的重构值的差值的绝对值，并将每个绝对值作为该自编码器对相应时序数据的重构误差； 利用所有重构误差，计算该自编码器的重构误差的均值和方差； 利用该自编码器对所述目标时序数据中的每个时序数据的重构误差以及该自编码器的重构误差的均值和方差，计算该自编码器对所述目标时序数据中的每个时序数据的重构残差； 其中，所述利用每个自编码器对所述目标时序数据的重构残差计算所述目标时序数据中的每个时序数据的训练残差和推理残差，包括： 利用包含所述目标时序数据的数据子集的自编码器的重构残差计算所述目标时序数据中的每个时序数据的训练残差； 利用不包含所述目标时序数据的数据子集的自编码器的重构残差计算所述目标时序数据中的每个时序数据的推理残差； 其中，所述训练残差和所述推理残差的计算公式为： 其中，为自编码器对时序数据的训练残差，为自编码器对时序数据的推理残差，为求集合中元素个数，为第个数据子集，为编码器对时序数据的重构残差； 其中，所述利用所述目标时序数据中的每个时序数据的训练残差和推理残差计算相应时序数据的异常分数，包括： 分别计算所述目标时序数据中的每个时序数据的推理残差与训练残差的差值，并将每个差值作为相应时序数据的异常分数。

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