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龙图腾网获悉山西农业大学申请的专利结合用电行为大数据挖掘的电力负荷异常预警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：CN121637039B 。

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：202610160047.7，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权结合用电行为大数据挖掘的电力负荷异常预警方法及装置是由贺钰清;吕嘉;夏祎敏设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合用电行为大数据挖掘的电力负荷异常预警方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了结合用电行为大数据挖掘的电力负荷异常预警方法及装置，涉及智能电网技术领域。该方法包括：采集复合型电力单元的多源异构数据，生成每一用电实体的用电行为数据序列与数据关联关系；对用电行为数据序列进行多维特征提取，并结合数据关联关系，建立每类用电实体的基准行为画像集与响应行为画像集；基于基准行为画像集训练用于检测实体内部异常的第一模型，基于响应行为画像集训练用于评估用电实体间异常的第二模型；实时监测获取监测数据集，提取实时特征向量，分别输入第一模型与第二模型进行异常识别，根据识别结果触发分级预警。本发明实现了异常预警的精准定位、早期发现与关联风险协同防控。

本发明授权结合用电行为大数据挖掘的电力负荷异常预警方法及装置在权利要求书中公布了：1.结合用电行为大数据挖掘的电力负荷异常预警方法，其特征在于，包括： 基于区域大数据，采集复合型电力单元的多源异构数据，分析获取每一用电实体的用电行为数据序列与数据关联关系，包括： 结合大数据方法，通过部署的数据感知层设备，采集预设区域内若干个复合型电力单元中多个监测点的多源感知数据； 获取复合型电力单元的先验实体拓扑数据，与所述多源感知数据合并输出为所述多源异构数据； 基于所述先验实体拓扑数据，构建复合型电力单元的关联图谱，并依据所述关联图谱与能量守恒关系将所述多源感知数据分解关联，生成每个用电实体的独立的用电行为数据序列与数据关联关系； 对每一用电实体的所述用电行为数据序列进行多维特征提取，并结合多维特征提取结果与所述数据关联关系，分析建立每类用电实体的基准行为画像集与响应行为画像集，包括： 基于先验的特征清单，遍历每一用电实体的所述用电行为数据序列，提取多维特征序列，输出为所述多维特征提取结果； 根据预设的用电实体分类索引关系，对所述多维特征提取结果进行分类划分，形成若干个多维类别特征簇； 对每一所述多维类别特征簇进行聚类分析，并分别基于聚类分析结果中每一聚类簇对应的多个多维类别特征序列进行拟合处理，获取每类用电实体的所述基准行为画像集； 根据所述数据关联关系，提取多个有向实体关系对，其中，所述有向实体关系对的标定方向表征对应实体对间的受控关系； 根据所述多维特征提取结果，确定每一所述有向实体关系对的关键触发事件； 获取所述多维特征提取结果中，所述关键触发事件对应的多维特征序列子集，进行共性特征维度筛选，并根据共性特征维度筛选结果标定关键触发事件摘要； 根据所述基准行为画像集与所述关键触发事件摘要，确定多个有向实体关系对的响应行为特征对； 关联存储所述有向实体关系对、所述响应行为特征对与所述关键触发事件摘要，形成所述响应行为画像集； 基于所述基准行为画像集训练用于检测实体内部异常的第一模型，并基于所述响应行为画像集训练用于评估用电实体间异常的第二模型； 实时监测获取复合型电力单元的监测数据集，结合所述第一模型与所述第二模型进行电力负荷异常识别，并根据电力负荷异常识别结果触发预警。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山西农业大学，其通讯地址为：030801 山西省晋中市太谷区铭贤南路兴农街1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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